Разработка модели процесса подготовки ракет космического назначения к пуску на основе выбранной методологии

Размещено на http://www.allbest.ru/

Разработка модели процесса подготовки ракет космического назначения к пуску на основе выбранной методологии

Д.В. Ширяев, А.В. Пачин

Аннотация

В статье представлены подходы к моделированию процесса подготовки ракеты космического назначения (РКН) к пуску, определен метод моделирования наиболее подходящий для процесса подготовки РКН к пуску.

Ключевые слова: процесс, моделирование, имитационная модель, AnyLogic.

Введение

Любой процесс можно представить в виде множества действий, условий, связи, что в свою очередь состоит из этапов. Последовательность этапов обычно описывается с помощью технологической схемы, каждый элемент которой соответствует определенному технологическому процессу.

С позиций системного подхода, технологический процесс - это сложная динамическая система, в рамках которой взаимодействуют: оборудование, средства контроля и управления, вспомогательные и транспортные устройства, обрабатывающий инструмент или среды, находящиеся в постоянном движении и изменении, объекты производства, люди осуществляющие процесс и управляющие им. К тому же на такие процессы, как правило, накладываются жесткие ограничения по срокам их выполнения. Следовательно, для реализации таких процессов в заданное время необходима четкая организация при выполнении этапов процесса подготовки РКН к пуску. Для успешного решения поставленных задач используются современные информационные технологии, начиная от моделей отдельных процессов и заканчивая специализированными системами поддержки принятия решений.

1. Анализ методов моделирования

Для разработки модели процесса включают следующие этапы:

а) содержательная постановка задачи на концептуальном уровне (системный анализ, включая разработку и утверждение (согласование) критерия оценки модели);

б) построение модели (принятие условных обозначений и описание процесса подготовки РКН к пуску, элементов процесса подготовки РКН к пуску и связей между ними в принятой форме);

в) выбор метода решения с учетом эксперимента с моделью процесса;

г) разработка модели (программная реализация, включая разработку алгоритма и выбора программного обеспечения);

д) применение полученной модели для моделирования процесса подготовки РКН к пуску;

е) контроль и анализ полученных результатов, определение адекватности разработанной модели.

Работа не с самим процессом, а с его моделью во многих случаях дает возможность относительно быстро и без существенных материальных затрат исследовать его свойства и поведение в любых ситуациях.

Построение модели, позволяющей получить практически значимые результаты, требует комплексного использования различных методов моделирования. При этом в задаче моделирования кроме объекта моделирования и модели, обязательно присутствует субъект моделирования - лицо, усилиями и в интересах которого реализуется модель.

Роль субъекта моделирования оказывается решающей, ибо именно его цели, интересы и предпочтения формируют модель.

Моделирование -- это метод исследования процессов и устройств на их моделях с использованием теории подобия. Различают два вида моделирования: физическое и математическое. При физическом моделировании изучение данного процесса проводят при его воспроизведении на моделях, отличающихся масштабом, физические процессы, протекающие в процессе, и модели, в этом случае качественно одинаковы.

Эксперименты проводят на модели, построенной по правилам теории подобия. Опытные данные обрабатывают и представляют, как правило, в виде безразмерных комплексов величин, характеризующих основные особенности изучаемых процессов, форму и размеры устройств.

В отличие от физического моделирования математическое служит для изучения процесса на основе анализа математических моделей реального процесса. Возможности математического моделирования значительно шире, чем физического метода. Более того, многие задачи, связанные с исследованием сложных систем и управления производством, могут быть решены лишь с по­мощью математического моделирования. Оно состоит из трех этапов:

* формализация изучаемого процесса, объекта -- составление мате­матического описания, отражающего главные особенности реаль­ного явления;

* создание алгоритма, моделирующего реальный объект;

* установление адекватности математической модели реальному объекту.

Методы математического моделирования позволяют при относительно ма­лых материальных затратах исследовать различные варианты решений постав­ленной задачи, изучить основные закономерности процесса, вскрыть резервы его совершенствования.

Математическое моделирование в данной области - это процесс создания абстрактной модели в виде формального описания объекта исследований на «математическом языке» и оперирование этой моделью с целью получения необходимых сведений о реальном или проектируемом технологическом процессе.

Математические модели можно разделить на аналитические и имитационные.

Аналитическая модель - представляет собой отчетливые выражения конечных параметров как функций начального и переменных состояний.

Обычно имеет вид набора дифференциально-алгебраических уравнений.

Характерными признаками таких моделей является то, что они, как правило, описывают лишь функциональную сторону системы.

Аналитические модели позволяю проанализировать лишь малую часть факторов относительно существующего объекта исследования.

Стоит отметить, что не всегда есть возможность создать аналитическую модель, в виде функциональной зависимости конечных параметров системы от начальных.

В отличие от аналитической модели, в основе имитационных лежит воспроизведение алгоритма функционирования системы во времени - поведение системы.

Что делает имитационное моделирование - одним из самых эффективных методов анализа сложных систем разной природы.

Этот метод позволяет при построении модели учитывать огромное количество различных факторов, что обычно невозможно сделать в аналитической модели.

При этом важно то, что имитационная модель позволяет исследовать систему в рабочем состоянии, включая в себя объект регулирования и управляющее устройство.

Имитационные модели связаны не с аналитическим представлением, а с принципом имитации с помощью информационных и программных средств сложных процессов и систем в самом сложном аспекте -- динамическом.

При имитационном моделировании нет надобности перевода к одной шкале для всех факторов, в то время как при построении аналитической модели без этого не обойтись.

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.

В частности, имитационное моделирование позволяет разделять большую модель на малые, с каждой из которых можно работать обособленно, расщепляя их на более простые либо формировать новые более сложные модели.

Сильной стороной имитационного моделирования в сравнении с аналитическим является возможность повторного измерения интересующих исследователя параметров модели.

Рис. 1 Общее представление изучения объекта

2. Анализ среды имитационного моделирования

Имитационное моделирование при изучении сложных систем является практически основным доступным методом получения информации о поведении системы в условиях неопределенности.

Компьютерные модели сложных систем подразделяются условно на следующие виды :

* структурно-функциональные, которые представляют собой условный образ объекта (технологические диаграммы, сетевые графики, структурные схемы, ГИС, табличный способ, анимационные и мультипликационные), описанный с помощью программных и компьютерных технологий;

* имитационные, представляющие собой программу или комплекс программ, позволяющий воспроизводить процессы функционирования объекта в разных условиях;

* комбинированные, с возможностями наблюдения и исследования объекта на динамических условных образах модели и имитационных моделях объекта.

Существует множество программных комплексов, которые позволяют проводить построение и исследование моделей (моделирование). Каждая программная среда имеет свой инструментарий и позволяет работать с определенными видами информационных моделей. Поэтому перед исследователем возникает нелегкий вопрос выбора наиболее удобной и эффективной среды для решения поставленной задачи.

С развитием информационных и компьютерных технологий возможности моделирования реальных объектов расширились, а в следствии и возможности компьютерных симуляций, за счет построения инструмента, содержащего набор агентов с определенным набором свойств и качеств, которые и позволяли таким образом производить симуляции в реальном времени. Где конечной целью являлось - заключение влияния агентов на микроуровне на показателях макроуровня. Данный термин произошел от английского словосочетания agent based model, и означает, что в работе присутствует несколько агентов, которые в свою очередь никак не связаны между собой в своем поведении, однако они относятся к общему процессу и определяют его поведение в целом. Задачей аналитика такого процесса состоит в том, чтобы определить поведение агента на индивидуальном уровне, так как поведение процесса, в общем, зависит от реакции каждого отдельного агента.

Агент - это своеобразная сущность, которая не подчиняется каким-либо типовым правилам, его поведение автономно, он может самостоятельно принимать решения и видоизменяться, однако при этом он остается в системе и взаимодействует с другими агентами. Отличительными чертами такого агента считаются независимость, способность быстро реагировать на изменения окружающей среды, быстрота реакции, отличная способность ориентироваться в пространстве. Кроме того, данные объекты имеют достаточно высокий интеллект, а также способность к обучению. Однако общий алгоритм поведения системы не известен, он является следствием взаимодействия агентов между собой и с окружающей их средой, которая называется агентной.

Как мы можем заметить программ для имитации тех или иных ситуаций достаточное количество, однако не все программы могут использоваться в России. Основной проблемой является отсутствие представительств программ-разработчиков в нашей стране, другая проблема - это присутствие коммерческого сегмента, в результате которого многие программы становятся достаточно дорогими в обслуживании не только для ВУЗов, но и для компаний. В современном мире идет стремительная работа над развитием направления разработки средств имитационного моделирования, поддерживающих те или иные методологии моделирования сложных систем. Большинство из них -- достаточно дорогие коммерческие проекты, оснащенные множеством сервисов, позволяющих:

* строить имитационные модели исследуемых процессов;

* правильно организовывать серии экспериментов и автоматизировать их проведение;

* представлять в требуемой форме промежуточные и конечные результаты моделирования.

Система имитационного моделирования GPSS (General Purpose Simulating System -- общецелевая система моделирования - это мощная среда компьютерного моделирования общего назначения, разработанная для профессионалов в области моделирования, комплексный моделирующий инструмент, охватывающий области как дискретного, так и непрерывного компьютерного моделирования, обладающий высочайшим уровнем интерактивности и визуального представления информации.

Основное назначение GPSS -- моделирование систем массового обслуживания, хотя наличие дополнительных встроенных средств позволяет моделировать и некоторые другие системы. (разработчик: компания Wolverine Software Corp., США.)

Arena -- программный продукт, предназначенный для имитационного моделирования и позволяет использовать дискретное, непрерывное, а также совмещенное дискретно-непрерывное моделирование. Он позволяет создавать подвижные компьютерные модели, используя которые можно адекватно представить очень многие реальные системы.

Система не требует написания программного кода и исключительно проста в использовании, но требует значительного времени для освоения и достаточно глубоких знаний теории вероятностей, математической статистики, теории систем массового обслуживания и сетей Петри.

Но при всех ее положительных значений, стоимость системы имитационного моделирования Arena высокая. (разработчик: компания Rockwell Automation Inc., Wexford, PA, США.)

Система Actor Pilgrim -- система имитационного моделирования временной, пространственной и финансовой динамики экономических процессов. Система позволяет работать с многослойными имитационными моделями. Поддерживаемые виды (технологии) моделирования: дискретное и дискретно-непрерывное, механизм виртуального таймера дискретнособытийный, одновременная реализация временной, пространственной и финансовой динамики. (разработчики: А.А. Емельянов, Н.З. Емельянова, Москва)

ARIS Toolset -- это методология и базирующееся на ней семейство программных продуктов, для структурированного описания, анализа, последующего совершенствования бизнес-процессов предприятия и управления ими, а также подготовки к внедрению сложных информационных систем.

ARIS Toolset имеет сильный графический интерфейс, большое число стандартных объектов для описания бизнес-процессов. Поддерживает четыре типа моделей: организационные, функциональные, информационные, модели управления.

Основные недостатки ARIS -- сложность его изучения и высокая стоимость.

Достоинство семейства программных продуктов ARIS -- невысокие требования к аппаратному и программному обеспечению. (разработчики: компания IDS ScheerAG, Германия)

SIMPROCESS -- это иерархический пакет имитационного моделирования бизнес-процессов, который позволяет строить схемы (карты) моделируемых процессов, поддерживает дискретнособытийное моделирование и функционально-стоимостный анализ с использованием ABC-метода.

SIMPROCESS требует частичного написания программного кода и поддерживает использование UML/XML-технологии, XML/ XRDL-процессы, диаграммы Dot, SOAP (Simple Object Access Protocol), а также экспорт и импорт данных с ODBC и Java, Java RMI, C4ISR/DoDAF, TOGAF, 6 Sigma. (разработчик: компания SIMPROCESS - CACI Products Company, США)

AllFusion Process Modeler (ранее BPWin) -- ведущий инструмент визуального моделирования бизнес-процессов, не требующий написания программного кода, который дает возможность наглядного представления любой деятельности или структуры в виде модели, что позволяет оптимизировать работу организации, проверять ее на соответствие стандартам ISO 9000, проектировать организационную структуру, снижать издержки, исключать ненужные операции, повышать гибкость и эффективность.

AllFusion Process Modeler, разработанный компанией Computer Associates (США), предлагается для использования компаниям, стремящимся к оптимальности и эффективности собственного бизнеса или бизнеса заказчиков, руководителям проектов, бизнес-аналитикам, системным аналитикам, тон-менеджменту предприятий, маркетологам, консультантам, менеджерам по качеству.

К основным недостаткам данного программного продукта можно отнести возможность разработки только статических моделей, никак не привязанных к временным параметрам реальных процессов, и неоднозначность, возникающую после разработки иерархической совокупности диаграмм, которая может включать в себя до 100 и более диаграмм. Пользователи часто не понимают, что же делать далее с полученной моделью, как ее анализировать и оптимизировать. (разработан: компанией Computer Associates, США)

Witness -- программный продукт для моделирования производственных систем. Одна из ведущих систем моделирования бизнес-процессов, которая дает возможность гибкого моделирования рабочей среды, а также моделирования любых процессов, сколько бы сложными они не были. Применяется для решения задач бизнес-планирования, производства, финансов.

Witness способен изучить данные, используемые в модели, с целью выявления тенденции и сопоставления данных, а также обеспечивает возможность определения фундаментальных связей, которые могут повысить уровень принимаемых управленческих решений.

На российском рынке средств моделирования и среди бизнес- аналитиков этот программный продукт не распространен. Возможно, это связано с ограниченностью и недостатком информации об этом средстве и тем, что в России нет дистрибьютеров Witness и образовательных программ, позволяющих внедрить этот программный продукт в учебный процесс, и т.п. (разработан: компанией banner Group Inc., США)

Одним из наиболее популярным и удобным программным обеспечений для имитационного моделирования процессов, является AnyLogic, разработанная компанией Экс Джей Текнолоджис (Санкт-Петербургский институт информатики РАН), которая работает как с дискретно-событийным моделированием, системной динамикой, так и с агентным моделированием), а также с любой из комбинаций данных подходов в пределах одной модели.

Данная программа предназначена для широкого использования, с помощью чего можно оценить результат конструкторских решений сложных систем; программа также дает возможность комбинирования нескольких подходов моделирования. Система разработана с учетом новейших информационных технологий и объектно-ориентированного моделирования, дает возможность гибко использовать различные концепции программы, не исключая классические подходы моделирования. Программа снабжена последними технологиями анимации, визуального моделирования, что позволяет наглядно увидеть моделируемые процессы.

Среди достоинств AnyLogic можно выделить и высокую достоверность результатов моделирования и возможность детализировать модель до уровня агентного моделирования, задав поведение каждого объекта и его взаимодействия с окружающей средой, а так же: не требует написания программного кода, продуманный и интуитивно понятный интерфейс, более универсальное и доступное средство.

моделирование имитационная программа anylogic

Вывод

В современном имитационном моделировании существуют три парадигмы, различающиеся уровнем абстракции при создании модели: системная динамика, дискретно-событийное и агентное моделирование. При построении сложных моделей эти подходы могут комбинироваться. Для достижения практических результатов необходимо знать особенности и ограничения каждого из существующих подходов к построению имитационной модели. Выбор той или иной парадигмы обусловлен не столько предметной областью, сколько имеющимися в распоряжении исследователя данными и необходимой для полноты исследования степенью детализации описания системы.

Спектр инструментов для имитационного моделирования довольно широк. Выбирая между универсальными языками программирования и системами имитационного моделирования, следует учитывать, что для создания уникальных моделей, когда важна скорость выполнения программы, предпочтительными являются универсальные языки программирования, а для решения типовых задач целесообразно выбирать систему имитационного моделирования, предоставляющую необходимые конструкции и функциональные возможности.

Проведя сравнительный анализ методов моделирования и среды имитационного моделирования наиболее подходящих для анализа длительности процесса подготовки РКН к пуску с учетом случайных факторов способных повлиять на превышение требуемого времени, установленного нормативно-технической документацией, было выбрано ПО AnyLogic в среде имитационного моделирования.

Таким образом, разработанная имитационная модель представляет наряду с аналитическими моделями дальнейшее развитие направлений, связанных с учетом ряда случайных факторов при оценивании показателей надежности. С помощью предложенной имитационной модели появляется возможность обеспечить высокий уровень детализации моделируемых процессов, можно учитывать различные режимы эксплуатации и деструктивные внешние воздействия. Дальнейшее развитие имитационной модели представляется в решении задач обеспечения требуемого значения коэффициента готовности путем управления входными параметрами, например, регулированием периодичности контроля (диагностирования).

Таким образом, в ходе исследований была разработана имитационная модель процесса подготовки ракеты космического назначения к пуску на стартовом и техническом комплексе и с учетом ряда случайных факторов, адекватность которых подтверждается проведенными экспериментами. Модель удовлетворяет предъявляемым к ней требованиям и может быть использована для решения следующих задач:

- исследования стохастических сетевых графиков с произвольной (в том числе динамически изменяемой) структурой;

- исследования влияния стохастических факторов ресурсов на параметры сетевого графика;

- имитация объекта управления, функционирование которого описывается сетевым графиком (например, имитация процесса подготовки РКН к пуску при стыковке ступеней РКН).

Главный момент, о котором в процессе моделирования необходимо помнить, - это проблема адекватности модели, метода подхода.

Литература

1. ГОСТ Р - 57412-2017 «Компьютерные модели в процессах разработки, производства и эксплуатации изделий».

2. М.С. Эльберг, Н.С. Цыганков Имитационное моделирование: учеб. пособие. - Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2017. -128 с.

Размещено на Allbest.ru