WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||

«Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс ...»

-- [ Страница 4 ] --

Наиболее перспективным направлением в области создания технического обеспечения АСОИУ является построение информационно-вычислительных сетей, цифровых сетей интегрального обслуживания, позволяющих наиболее эффективно использовать ресурсы обработки и хранения информации [35, 38, 51, 54]. Структурная схема такой сети показана на рис., где выделены уровни базовой (магистральной) сети, реализующей обмен информацией между центрами коллективного пользования, и терминальной (абонентской) сетью, обеспечивающей обмен информацией между пользователями и ЭВМ.

Основными структурными элементами сети являются: узлы (центры) коммутации потоков, осуществляющие все основные операции по управлению сетью, включая коммутацию и маршрутизацию потоков сообщений (пакетов); концентраторы, обеспечивающие сопряжение входных низкоскоростных каналов связи с выходным высокоскоростным каналом; терминалы, выполняющие функции организации доступа пользователя к ресурсам сети и функции по локальной обработке информации; каналы связи, реализующие обмен информацией между узлами сети (узлами коммутации, концентраторами, терминалами) с требуемым качеством.

Рассмотрим более подробно работу фрагмента такой информационно-вычислительной сети на уровне взаимодействия терминальной и базовой ее частей (рис. 3). Информация, требующая обработки, поступает с терминалов пользователей в виде сообщений длиной q бит с интенсивностью сообщений/с. Абонентская ЭВМ, подключенная к узлу коммутации, производительностью h бит/с обрабатывает поступающую от концентраторов информацию.

Мультиплексные каналы ЭВМ обслуживают по к терминалов каждый, передавая данные к ЭВМ со скоростью В бит/с. При недостатке вычислительной мощности для обработки информации пользователей абонентская ЭВМ через узлы коммутации и магистральный канал связи с пропускной способностью С бит/с подключается посредством центра коммутации к ЭВМ вер х него ур о производительность Н бит/с при наличии и мультиплексных каналов. При этом предполагается, что процессы коммутации выполняются мгновенно. При проектировании АСОИУ необходимо оценить среднее время обработки информации Т0 и вероятность отказа в выполнении работ Рот в случае работы только с абонентской ЭВМ, т. е. в автономном режиме, и в случае подключения к одной из ЭВМ сети коллективного пользования.

Формализация процесса функционирования объекта моделирования.

Процесс функционирования данного фрагмента информационно-вычислительной сети может быть представлен в виде Q-схемы, имеющей два параллельных канала обслуживания, а также связи, управляющей блокировкой. Структура такой Q-схемы, формализующей процесс работы фрагмента описанной сети, представлена на рис. 10.4. Здесь И — источник; Кх и К — каналы обслуживания. В качестве выходного потока источника (И) рассматривается суммарный поток сообщений от терминалов, т. е. поток на выходе концентратора. Выходной поток Q-схемы составят обслуженные сообщения при работе каналов К1 и К2 и потерянные сообщения при отключении (блокировке) канала К2. В такой постановке решение этой задачи аналитическим методом (в явном виде) с использованием теории массового обслуживания не представляется возможным из-за стохастического характера работы механизма блокировок, поэтому для оценки интересующих характеристик воспользуемся методом имитационного моделирования.

В этом случае можно записать: эндогенные переменные: Т0 — среднее время обслуживания сообщений; Рот — вероятность отказа в обслуживании; экзогенные переменные: = knq — интенсивность входного потока сообщений; h — производительность абонентской ЭВМ; Н — суммарная производительность главных ЭВМ сети; В — пропускная способность селекторных каналов ЭВМ; С — пропускная способность магистрального канала связи; уравнения модели: а) при блокированном канале Моделирующий алгоритм. Укрупненная схема моделирующего алгоритма процесса функционирования фрагмента информационно-вычислительной сети представлена на рис.

10.5.

Примеры результатов моделирования в виде зависимости Pot = (kn) приведены на рис.

Моделирование при разработке организационных и производственных систем Эффективность работы АСОИУ существенно зависит от качества моделей, на базе которых реализуется процесс управления. В силу сложности объекта управления проводится его декомпозиция на отдельные части, т. е. выделяются функциональные подсистемы, включая такие, как технико-экономическое планирование, техническая подготовка производства, оперативное управление производством и т. д. [25, 29, 34, 52].

Объект моделирования. Рассмотрим одну из функциональных задач подсистемы оперативного управления основным производством. В качестве примера такой задачи можно привести задачу «Расчет плана сдачи и получения деталей в натуральном выражении».

Решение этой задачи на ЭВМ полностью позволяет автоматизировать получение информации по расчету планов сдачи и деталей в натуральном выражении по цехам на год с разбивкой по кварталам и месяцам на предприятиях с подметальной системой планирования.

Планы сдачи и получения деталей рассчитываются для всех цехов-изготовителей и цеховпотребителей предприятия согласно технологическому маршруту. Основу этих планов составляет развернутый план потребности в деталях на товарный выпуск продукции, скорректированный с учетом величины плана изменения заделов и компенсации неизбежных внутрипроизводственных потерь.

На предприятиях с дискретным характером производства (например, крупносерийного и массового приборостроения и машиностроения) процесс движения изделий (деталей, узлов) состоит из заготовительной, механообрабатывающей и сборочной стадий (рис. 10.7).

Обычно стадии заготовки и сборки представляют собой детерминированные процессы, а механообрабатывающее производство имеет стохастическую природу.

Фактически механообрабатывающие подразделения производства представляют собой некоторую кибернетическую систему типа «черног ящика», на вход которого поступает поток заготовок, а на выходе имеется поток партий готовых деталей. Количество стандартных деталей в партии и время выпуска — случайные величины. Для сглаживания стохастичности и придания потоку партий деталей, поступающих на сборку, ритмичного характера заранее до начала планового периода устанавливаются заделы деталей.

Под заделами (запасами) понимаются различного рода заготовки, покупные комплектующие изделия, готовые детали и т. д., находящиеся на разных стадиях производственного процесса в предназначенные для обеспечения бесперебойного хода работы на различных его стадиях. Обычно выделяют следующие заделы: оборотные, представляющие собой запасы деталей, комплексующих изделий и т. п., которые возникают из-за неполной согласованности времени выполнения работы на отдельных линиях или рабочих местах; страховые (резервные), представляющие собой запасы, предназначенные для локализации непредвиденных перебоев и неполадок с тем, чтобы не дать им распространиться далее по направлению технологического маршрута.

Для определения оптимального размера задела деталей в функциональной подсистеме оперативного управления основным производством АСУ предприятием решается соответствующая задача, в основе которой лежит модель, построенная на базе аналитического или имитационного подхода.

Фрагмент производственного процесса, показывающего взаимодействие цеха (механообрабатывающего) и цеха 2 (сборочного) через оборотный и страховой заделы, представлен в виде структурной схемы (рис. ).

В процессе производства возможны следующие ситуации: а) нормальная, когда детали из цеха 1 поступают в оборотный задел (связь 1), а из оборотного задела — на сборку (связь 5); в страховом заделе имеется полный запас деталей; б) аварийная, когда детали из цеха 1 не поступают, оборотный задел израсходован, а сборка в цехе 2 обеспечивается только за счет страхового задела (связь 4); в) простойная, когда нет потока деталей из цеха 1, а запасы деталей в оборотном и страховом заделах израсходованы, т. е. цех 2 простаивает; г) переходная, когда в оборотном заделе имеются детали и он пополняется из цеха 1 (связь 1), детали поступают на сборку (связь 3), а кроме того, идет комплектование страхового задела (связь 2).

Формализация процесса функционирования объекта моделирования. Процесс поступления и потребления деталей в цехе 2 можно формализовать в виде Q-схемы (рис.

10.9). Здесь И — источник; К — канал; Н — накопитель.

Таким образом, процесс заготовки изделий для сборки (деталей, покупных комплектующих изделий) можно представить в виде некоторого источника (И), выдающего детерминированный поток покупных комплектующих изделий и стохастический поток партий деталей для сборки. В дальнейшем будем предполагать, что детерминированный поток покупных комплектующих изделий отсутствует, так как в общем случае он может быть рассмотрен как частный случай стохастического потока. Тогда на выходе И будет иметь место поток деталей на обработку, который описывается как количество единиц деталей q в партии, каждая из которых поступает через Q часов.

Процесс обработки в механообрабатывающем цехе 1 при наличии оборотного и страхового заделов можно представить в виде канала Кх с временем обработки Qоб=const и временем межоперационного пролеживания QMП=var, т. е. время обслуживания каналом Кх составит Q1 = Qоб + Qмп, а также двух накопителей: H1и Н2, причем в результате потерь от брака qe количество выпускаемых деталей q1 является случайным.

Детали после обработки поступают в накопитель Н1, емкость которого L соответствует номинальному значению деталей в оборотном заделе L1 = ZOб. При достижении номинального значения L1 детали поступают в накопитель Н2, соответствующий страховому заделу (если он нуждается в пополнении). При заполнении накопителя Н2, т. е.

достижении величины L2, клапан на его входе блокируется, причем начальное значение L1 в накопителе H1 на планируемый период равно величине одной партии деталей, выпускаемых из канала К1, а необходимое значение страхового задела L2=ZCT должно быть оценено в результате решения задачи.

Процесс сборки изделий в сборочном цехе 2 можно представить в виде канала К2, потребляющего q2 = const деталей через интервалы времени Q2 = =const. При нехватке деталей в оборотном заделе (накопитель Н1) потребность для сборки восполняется из страхового задела (накопитель Н2) путем разблокировки соответствующего клапана на выходе Н2.

При недостатке деталей в оборотном и страховом заделах сборочный участок, т. е.

канал К2, простаивает до момента поступления из канала К1 необходимого числа деталей.

Для возможности выбора необходимого значения оборотного задела L1 определим вероятность простоя сборочного участка (канала К2) как функцию L2, т. е. вероятность Рпр.

Таким образом, данная модель является двухфазной Q-схемой с двумя параллельными очередями во второй фазе обслуживания и с наличием блокировок. При этом потоки поступления и обслуживания заявок имеют как детерминированный, так и стохастический характер. Учитывая сказанное, получение вероятности Рщ, аналитическим методом в явном виде невозможно, поэтому воспользуемся методом имитационного моделирования на ЭВМ.

Для рассматриваемой модели производственного процесса в виде Q-схемы имеют место два выходных потока: поток обработанных изделий q2 и поток бракованных деталей qб.

Представим переменные и уравнения модели в следующем виде: эндогенная переменная: Рпр — вероятность простоя цеха 2; экзогенные переменные: Q — интервал времени между запуском партий деталей в цех 1; q — размер партий деталей, поступающих на обработку в цех 1; Qt = Qоб +Qм.п — интервал времени между моментами выпуска деталей из цеха 1, где Qоб — постоянное время обработки; Qм п — время межоперационного пролеживания ; q1 — q—qб — число выпускаемых деталей цехом 1, где qб=qF6 — число бракованных деталей; Fб — доля бракованных деталей, которая считается равномерно распределенной в интервале (О, Fб); Q.2 — интервал времени между запуском деталей в цех 2; q2 — количество деталей в партии для цеха 2; ZCT —страховой задел, значение которого на начало года Zсто Zоб — оборотный задел, значение которого на начало года Zобо, уравнение модели где Фг — годовой фонд времени; Тпр, — время простоя цеха 2 из-за отсутствия деталей. За интервал моделирования (0, 7) примем годовой фонд времени Т=Фг=4080 ч.

Моделирующий алгоритм. Укрупненная схема моделирующего алгоритма фрагмента производства на уровне решения задачи определения страхового задела, т. е.

взаимодействия механообрабатывающего (цех 1) и сборочного (цех 2) цехов, представлена на рис. 10.10.

Результаты моделирования в виде зависимости Pnp=(ZCT) для различных значений запуска приведены на рис.

Контрольные вопросы 4.1. Что называется информационной моделью системы?

4.2. Каковы характерные черты эволюционных моделей систем?

4.3. Что называется трактабельностью модели системы?

4.4. в чем суть адаптации применительно к системам уравления различными объектами?

4.5. Какова роль эталонной модели в контуре управления ?

4.6. Какие модели используется к для принятия решений?

4.7. Какие требования предъявляются к модели,реализуемой в реальном масштабе времени?

4.8 Какие освоение этапы моделирования системы можно выделить?

4.9 Что представляют собой общие правила построения в способы реалиазцни моделей систем?

4.10. Как осуществляется переход от концептуальной к машинной модели системы?

4.11 Какие типовые математические схемы использованы для формализации объектов моделирования в данной главе?

4.12 Какие инструментальные средства могут быть выбраны для реализации моделей объектов информационных систем?

Литература 1. Совето в Б. Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б. Я. Совето в, С.

А.Яковлев, — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш. шк., 2009.

2. Советов Б.Я. Моделирование систем. Практикум: Учеб. пособие для вузов / Б.Я.

Советов,С.А. Яковлев - М.: Высш. шк., 2003.

3. Денисенко В.В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием. / В.В. Денисенко - М.: Горячая линия-Телеком, 2009.

4. Зарубин В.С. Математическое моделирование в технике: Учеб. для вузов / Под. ред.

В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2003.

5. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем./ Н.П. Бусленко - М.: `Наука`, 1998.

6. Самарский А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры./ А.А.

Самарский, А.П. Михайлов - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005.

7. Воронина О.А. Практикум по курсу «Математическое моделирование в микроэлектронике» / О.А. Воронина, А.В. Тютякин - Орел: ОрелГТУ, 2000.

5 Методические рекомендации по проведению практических занятий

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ – УЧЕБНО-НАУЧНОПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ КОМПЛЕКС»

УЧЕБНО-НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ

ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Кафедра «Электроника, вычислительная техника и информационная

МОДЕЛИРОВАНИЕ КОНСТРУКЦИЙ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ

ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ

по проведению практических занятий Дисциплина – «Моделирование конструкций и технологических процессов производства электронных средств»

Направление – 211000.68 «Конструирование и технология электронных средств»

Автор: к.т.н., доцент кафедры «Электроника, вычислительная техника и информационная безопасность» О.А.Воронина Рецензент: к.т.н., профессор кафедры «Электроника, вычислительная техника и информационная безопасность» В.А. Лобанова Методические указания по проведению практических занятий «Моделирование конструкций и технологических процессов производства электронных средств» предназначены для магистрантов, обучающихся по направлению 211000.68 «Конструирование и технология электронных средств», изучающих дисциплину «Моделирование конструкций и технологических процессов производства электронных средств».

Методические указания состоят из десяти практических занятий, каждое из которых содержит основные теоретические сведения по теме и материалы для контроля полученных знаний.

Методические указания по проведению практических занятий «Моделирование конструкций и технологических процессов производства электронных средств» рассмотрены и одобрены на заседании кафедры «ЭВТИБ» «»2011 г., протокол №_, зав. кафедрой ЭВТИБ, д.т.н., профессор В.Т. Еременко;

СОДЕРЖАНИЕ

МОДУЛЬ 1 «ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ

МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

И КОНСТРУКЦИЙ»

Практическое занятие № Математические модели систем из типовых элементов

Практическое занятие № Метод статистического моделирования

Практическое занятие № Моделирование случайных процессов

Практическое занятие № Моделирование агрегативных систем

МОДУЛЬ 2 «МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ И КОМПЬЮТЕРНОЙ

РЕАЛИЗАЦИИ МОДЕЛЕЙ»

Практическое занятие * № Моделирование систем массового обслуживания

Практическое занятие * № Моделирование дискретных производственных процессов

Практическое занятие * № Моделирование непрерывных производственных процессов

МОДУЛЬ 3 «МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ

УПРАВЛЕНИИ»

Практическое занятие * № Моделирование автоматизированных систем управления

Практическое занятие * № Моделирование в системах управления в реальном масштабе времени...... Практическое занятие * № Алгоритмизация математических моделей

ЛИТЕРАТУРА

МОДУЛЬ 1 «ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ

МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ

ПРОЦЕССОВ И КОНСТРУКЦИЙ»

Математические модели систем из типовых элементов Для поддержки математического моделирования разработаны системы компьютерной математики, например, Mathcad, MATLAB, VisSim и др. Они позволяют создавать формальные и блочные модели как простых, так и сложных процессов и устройств и легко менять параметры моделей в ходе моделирования. Блочные модели представлены блоками (чаще всего графическими), набор и соединение которых задаются диаграммой модели.

Практическое занятие № Метод статистического моделирования Моделирование случайных процессов Понятие "случайный" - одно из самых фундаментальных как в математике, таки в повседневной жизни. Моделирование случайных процессов - мощнейшее направление в современном математическом моделировании.

Событие называется случайным, если оно достоверно не предсказуемо.

Случайность окружает наш мир и чаще всего играет отрицательную роль в нашей жизни. Однако есть обстоятельства, в которых случайность может оказаться полезной.

При компьютерном математическом моделировании случайных процессов нельзя обойтись без наборов, так называемых, случайных чисел, удовлетворяющих заданному закону распределения. На самом деле эти числа генерирует компьютер по определенному алгоритму, т.е. они не являются вполне случайными хотя бы потому, что при повторном запуске программы с теми же параметрами последовательность повторится; такие числа называют «псевдослучайными».

Практическое занятие № Моделирование агрегативных систем

МОДУЛЬ 2 «МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ И КОМПЬЮТЕРНОЙ

РЕАЛИЗАЦИИ МОДЕЛЕЙ»

Моделирование систем массового обслуживания Моделирование дискретных производственных процессов Моделирование непрерывных производственных процессов

МОДУЛЬ 3 «МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

ПРИ УПРАВЛЕНИИ»

Моделирование автоматизированных систем управления Моделирование в системах управления в реальном масштабе С ускорением темпов развития экономики и интенсификации производственных процессов все шире внедряется автоматизация на предприятиях. Наиболее перспективным направлением является создание гибких автоматизированных производств и производственных систем, на базе современных робототехнических комплексов. Управление в таких гибких системах наиболее эффективно может быть реализовано на базе локальных сетей ЭМВ, обеспечивающих взаимодействие и координацию всех информационно-вычислительных ресурсов для управления отдельными агрегатами в системе и дающих возможность проводить обработку информации в реальном масштабе времени.

Для эффективного удовлетворения требований различных пользователей к качеству и своевременности доставки информации управление сетями интегрального обслуживания должно быть реализовано в реальном масштабе времени.

При разработке систем управления такими объектами обычно отсутствует априорная информация об условиях их работы.

Основной целью моделирования является прогнозирование в широком смысле этого слова. Моделирование позволяет сделать вывод о принципиальной работоспособности объекта (системы S), оценить его потенциально возможные характеристики, установить зависимость характеристик от различных параметров и переменных, определить оптимальные значения параметров и т. п. Машинные модели Мм, используемые в качестве имитаторов и тренажеров, дают возможность предсказать поведение системы S в условиях взаимодействия с внешней средой Е.

Использование метода моделирования для получения прогноза при принятии решений в системе управления в реальном масштабе времени выдвигает на первое место задачу выполнения ограничения на ресурс времени моделирования процесса функционирования системы 5". Поэтому рассмотрим более подробно особенности прогнозирования на основе машинной модели Мы в реальном масштабе времени.

Особенностью моделирования для принятия решений по управлению объектом в реальном масштабе времени является существенная ограниченность вычислительных ресурсов, так как такие системы управления, а следовательно, и машинные модели Мм, реализуются, как правило, на базе мини и микро ЭВМ или специализированных микропроцессорных наборов, когда имеется ограничение по быстродействию и объему памяти. Это требует тщательного подхода к минимизации затрат ресурсов по моделированию в реальном масштабе времени.

Кроме того, следует учитывать, что достоверность и точность решения задачи моделирования (прогнозирования ситуаций или поведения) системы существенно зависят от количества реализаций N, которые затрачены на получение статистического прогноза. Таким образом, возникает проблема поиска компромисса между необходимостью увеличения затрат времени на моделирование, т. е. числа реализаций N [на интервале (0, Т)] для повышения точности и достоверности результатов моделирования (прогнозирования), и необходимостью уменьшения затрат машинного времени из условий управления в реальном масштабе времени.

При использовании машинной модели Мм в контуре управления системой S в реальном масштабе времени возникает также проблема оперативного обновления информации как в базе данных об объекте, так и в базе данных об эксперименте, т. е. в данном случае о конкретном прогнозе.

Для ускорения процесса разработки программного обеспечения моделирования в реальном масштабе времени и повышения его качества рационально разрабатывать соответствующие пакеты прикладных программ, которые с использованием ресурсов высокопроизводительных ЭВМ генерируют рабочие программы моделирования.

Алгоритмизация математических моделей С развитием вычислительной техники наиболее эффективным методом исследования больших систем стало машинное моделирование, без которого невозможно решение многих крупных народнохозяйственных проблем.

Поэтому актуальными задачами являются освоение теории и методов математического моделирования с учетом требований системности, анализ динамики и возможности управления машинным экспериментом с моделью, анализ адекватности моделей исследуемых систем.

Общие методологические аспекты широкого класса математических моделей позволяют исследовать механизм явления, протекающие в реальном объекте с большими или малыми скоростями, когда в натурных экспериментах с объектом трудно (или невозможно) проследить за изменениями, происходящими в течение короткого времени. или когда получение достоверных результатов сопряжено с длительным экспериментом. При необходимости машинная модель «растягивает» или «сжимает» реальное время, так как машинное моделирование связано с понятием системного времени, отличного от реального. Кроме того, с помощью машинного моделирования можно обучать персонал АСОИУ принятию решений в управлении объектом.

Сущность машинного моделирования системы состоит в проведении на ЭВМ эксперимента с моделью, которая представляет собой некоторый программный комплекс, описывающий формально и (или) алгоритмически поведение элементов системы S в процессе ее функционирования, т. е. в их взаимодействии друг с другом и внешней средой Е.

Требованиями пользователя к модели M процесса функцинирования системы S являются:

1. Полнота модели должна предоставлять пользователю возможность получения необходимого набора оценок характеристик системы с требуемой точностью и достоверностью.

2. Гибкость модели должна давать возможность воспроизведения различных ситуаций при варьировании структуры, алгоритмов и параметров системы.

3. Длительность разработки и реализации модели большой системы должна быть по возможности минимальной при учете ограничений на имеющиеся ресурсы.

4. Структура модели должна быть блочной, т. е. допускать возможность замены, добавления и исключения некоторых частей без переделки всей модели.

5. Информационное обеспечение должно предоставлять возможность эффективной работы модели с базой данных систем определенного класса.

6. Программные и технические средства должны обеспечивать эффективную (по быстродействию и памяти) машинную реализацию модели и удобное общение с ней пользователя.

7. Должно быть реализовано проведение целенаправленных (планируемых) машинных экспериментов с моделью системы с использованием аналитико-имитационного подхода при наличии ограниченных вычислительных ресурсов.

Моделирование систем с помощью ЭВМ можно использовать в следующих случаях: а) для исследования системы S до того, как она спроектирована, с целью определения чувствительности характеристики к изменениям структуры, алгоритмов и пара метров объекта моделирования и внешней среды; б) на этапе проектирования системы S для анализа и синтеза различных вариантов системы и выбора среди конкурирующих такого вариантах; в) при эксплуатации системы, для получения информации, дополняющей результаты натурных испытаний (эксплуатации) реальной системы, и получения прогнозов развития системы во времени.

Концептуальные модели Первым этапом машинного моделирования является построение концептуальной модели М, системы S и ее формализация, т. е. основным назначением этого этапа является переход от содержательного описания объекта к его математической модели. Наиболее ответственными и наименее формализованными моментами в этой работе являются проведение границы между системой S и внешней средой Е, упрощение описания системы и построение сначала концептуальной, а затем формальной модели системы.

Модель должна быть адекватной, иначе невозможно получить положительные результаты моделирования. Под адекватной моделью понимается модель, которая с определенной степенью приближения на уровне понимания моделируемой системы S разработчиком модели отражает процесс ее функционирования во внешней среде Е.

Наиболее рационально строить модель функционирования системы по блочному принципу. Могут выделяться три автономные группы блоков такой модели:

1 группа: представляют собой имитатор воздействий внешней среды Е на систему S;

2 группа: является собственно моделью процесса функционирования исследуемой системы S;

3 группа: служит для машинной реализации блоков двух первых групп, а также для фиксации и обработки результатов моделирования.

После перехода от описания | моделируемой системы S к ее модели М, построенной по блочному принципу, строятся математические модели процессов, происходящих в различных блоках. Математическая модель представляет собой совокупность соотношений (например, уравнений, логических условий, операторов), определяющих характеристики процесса функционирования системы S в зависимости от структуры системы, алгоритмов поведения, параметров системы, воздействий внешней среды Е, начальных условий и времени Формализации процесса функционирования любой системы S должно предшествовать изучение составляющих его явлений. Результатом является описание процесса, в котором изложены закономерности, характерные для исследуемого процесса, и постановку прикладной задачи. Содержательное описание является исходным материалом для последующих этапов формализации. Для моделирования процесса функционирования системы на ЭВМ необходимо преобразовать математическую модель процесса в соответствующий моделирующий алгоритм и машинную программу.

Последовательность построения концептуальной модели М, системы и ее формализации:

1. Постановка задачи машинного моделирования системы.

2. Анализ задачи моделирования системы.

3. Определение требований к исходной информации об объекте моделирования и организация ее сбора.

4. Выдвижение гипотез и принятие предположений.

5. Определение параметров и переменных модели.

6. Установление основного содержания модели.

7. Обоснование критериев оценки эффективности системы.

8. Определение процедур аппроксимации;

9. Описание концептуальной модели системы.

10. Проверка достоверности концептуальной модели.

11. Составление технической документации по первому этапу.

Алгоритмизация моделей Вторым этапом моделирования является этап алгоритмизации модели и ее машинная реализация. Этот этап представляет собой этап, направленный на реализацию идей и математических схем в виде машинной модели М процесса функционирования систем S.

Процесс функционирования системы S можно рассматривать как последовательную смену ее состояний z = z ( z1 (t ), z2 (t ),...., zk (t )) в k-мерном исследуемой системы S является построение функций z, на основе которых можно провести вычисление интересующих характеристик процесса функционирования системы. Для этого необходимы соотношения, связывающие функции z с переменными, параметрами и временем, а также начальные условиями z = z ( z1 (t0 ), z2 (t0 ),...., zk (t0 )) в момент времени t=t0.

Существуют два типа состояний системы:

1) особые, присущие процессу функционирования системы только в некоторые моменты времени;

2) неособые, в которых процесс находится все остальное время. В этом случае функция состояния zi(t) могут изменяться скачкообразно, а между особыми – плавно.

Моделирующие алгоритмы могут быть построены по «принципу особых состояний». Обозначим скачкообразное (релейное) изменение состояния z как z, а «принцип особых состояний» — как принцип z.

«Принцип z» дает возможность для ряда систем существенно уменьшить затраты машинного времени на реализацию моделирующих алгоритмов.

Удобной формой представления логической структуры моделей процессов функционирования систем и машинных программ является схема. На различных этапах моделирования составляются следующие схемы моделирующих алгоритмов и программ:

Обобщенная (укрупненная) схема моделирующего алгоритма задает общий порядок действий при моделировании системы без каких-либо уточняющих деталей.

Детальная схема моделирующего алгоритма содержит уточнения, отсутствующие в обобщенной схеме.

Логическая схема моделирующего алгоритма представляет собо логическую структуру модели процесса функционирования систем S.

Схема программы отображает порядок программной реализации моделирующего алгоритма с использованием конкретного математического обеспечения. Схема программы представляет собой интерпретацию логической схемы моделирующего алгоритма разработчиком программы на базе конкретного алгоритмического языка.

Этапы алгоритмизации модели и ее машинной реализации:

1. Построение логической схемы модели.

2. Получение математических соотношении.

3. Проверка достоверности модели системы.

4. Выбор инструментальных средств для моделирования.

5. Составление плана выполнения работ по программированию.

6. Спецификация и построение схемы программы.

7. Верификация и проверка достоверности схемы программы.

8. Проведение программирования модели.

9. Проверка достоверности программы.

10. Составление технической документации по второму этапу.

ЛИТЕРАТУРА

1. Советов Б. Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б. Я. Советов, С. А.Яковлев, — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш. шк., 2009.

2. Советов Б.Я. Моделирование систем. Практикум: Учеб. пособие для вузов / Б.Я. Советов,С.А. Яковлев - М.: Высш. шк., 2003.

3. Денисенко В.В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием. / В.В. Денисенко - М.: Горячая линия-Телеком, 2009.

4. Зарубин В.С. Математическое моделирование в технике: Учеб. для вузов / Под. ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. - М.: Изд-во МГТУ им.

Н.Э.Баумана, 2003.

5. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем./ Н.П. Бусленко - М.:

`Наука`, 1998.

6. Самарский А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы.

Примеры./ А.А. Самарский, А.П. Михайлов - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005.

7. Севостьянов А.Г. Моделирование технологических процессов: учебник / А.Г. Севостьянов, П.А. Севостьянов. – М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984.

8. Воронина О.А. Практикум по курсу «Математическое моделирование в микроэлектронике» / О.А. Воронина, А.В. Тютякин - Орел: ОрелГТУ, 2000.

9. Мышкис А. Д. Элементы теории математических моделей. / А. Д.

Мышкис — М.: КомКнига, 2007.

10. Журнал `Математическое моделирование` [Электронный ресурс] http://www.mathnet.ru/php/journal.phtml?jrnid=mm&option_lang=rus 11. Охорзин В.А. Прикладная математика в системе MATHCAD: Учебное пособие. / В.А. Охорзин– СПб.:Лань, 2008.

12. Макаров А.А. Анализ данных на компьютере / Ю.Н Тюрин, А.А.

Макаров – М.: Инфра-М, 2003.

13. Львович Я.Е. Теоретические основы конструирования, технологии и надежно сти РЭА: Учеб. по со бие для вузов / Я.Е.Львович, В.Н.Фр о л - М.:

Радио и связь, 1986.

6 Методические рекомендации по СРС Аудиторная самостоятельная работа студентов должна включать в себя беглое прохождение лекционных занятий для целей воспроизведения в памяти пройденного материала. Подобное кратковременное воспроизведение позволяет увидеть структуру занятия в цело м Затраты времени составляют примерно 5-10 минут.

Внеаудиторная самостоятельная работа студентов в первую очередь должна включать в себя беглое прохождение материала лекционных занятий.

Основной материал сосредоточен в лекциях студентов и методических разработках. Здесь в первую очередь следует использовать конспекты лекций и литературу из списка учебных пособий и методических разработок. Затраты времени составляют 10-15 минут На втором этапе освоения следует более тщательная проработка пройденного материала, с обнаружением трудно понятных мест и устранением проблем, вызвавших недопонимание. Здесь в качестве путеводителей используются конспекты лекций и литература из списка учебных пособий и методических разработок. Для освоения сложных мест привлекается литература из списков основной учебной литературы и дополнительной учебной литературы, выбираемой в соответствии с темой занятия. Затраты времени на самостоятельную работу студентов должны составлять около двух часов в неделю.

7 Материалы по промежуточному контролю (тесты).

МАТЕРИАЛЫ ПО МОДУЛЬНОМУ КОНТРОЛЮ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ –

УЧЕБНО-НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ КОМПЛЕКС»

КОНТРОЛЬНО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

для проверки остаточных знаний студентов Учебно-научно-исследовательский институт информационных технологий Шифр специальности: 211000. Наименование направления подготовки: Конструирование и технология электронных средств Дисциплина: М.1-А.2 Моделирование конструкций и технологических процессов производства электронных средств Материалы утверждены на заседании кафедры «Электроника, вычислительная техника и информационная безопасность»

Протокол № _ от _сентября 2012 г.

Материалы утверждены на заседании УМС Учебно-научноисследовательского института информационных технологий Протокол № _ от _сентября 2012 г.

Председатель УМС УНИИ ИТ д.т.н., проф. Подмастерьев К.В.

1. Содержание дисциплины согласно ФГОС ВПО В результате изучения дисциплины обучающийся должен:

– методы системного анализа процессов и объектов;

– методы планирования эксперимента;

– разрабатывать математические модели процессов и объектов, методы их исследования, выполнять их сравнительный анализ;

– проводить экспериментальные и теоретические исследования, выполнять анализ результатов исследований;

– способами формализации интеллектуальных задач;

– навыками методологического анализа научного исследования и его результатов.

2. Распределение содержания дисциплины согласно ФГОС ВПО по дидактическим единицам (ДЕ) ДЕ № 1 Основные подходы к построению математических моделей Принципы системного подхода ДЕ № 2 Моделирование конструкций и Активный эксперимент технологических процессов ДЕ № 3 Методы разработки и компьютерной реализации моделей ДЕ № 4 Методы оптимизации 3. Структура контрольных заданий ДЕ № 1 Основные подходы к построению математических моделей ДЕ № 2 Моделирование конструкций и технологических процессов ДЕ № 3 Методы разработки и компьютерной реализации моделей 4. Содержание заданий ДЕ № 1 Основные подходы к построению математических моделей 1.1 Модели, получаемые на основе изучения физических закономерностей функционирования проектируемого объекта – а) физические;

б) математические;

в) формальные;

г) статистические.

1.2 Модели, получаемые на основе измерения и установления связи между основными параметрами объекта в тех случаях, когда физика работы его известна недостаточно полно – а) физические;

б) математические;

в) формальные;

г) статистические.

1.3. Модели, отражающие состояние объекта проектирования при неизменных внешних параметрах и не учитывают его переходные характеристики – а) формальные;

б) динамические;

в) статические;

г) статистические.

1.4 Модели, отражающие переходные процессы в объекте, происходящие при изменении во времени внешних параметров – а) формальные;

б) динамические;

в) статические;

г) статистические.

1.5 Основной принцип системного подхода в моделировании систем – а) последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды;

б) рассматривать систему путем перехода от частного к общему и синтезировать (конструировать) систему путем слияния ее компонент, разрабатываемых раздельно;

в) постепенное усложнение модели.

1.6 Основной принцип классического подхода в моделировании систем – а) последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды;

б) рассматривать систему путем перехода от частного к общему и синтезировать (конструировать) систему путем слияния ее компонент, разрабатываемых раздельно;

в) постепенное усложнение модели.

1.7 Последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды – а) системный подход в моделировании систем;

б) классический подход в моделировании систем;

в) индуктивный подход в моделировании систем.

1.8 Рассматривать систему путем перехода от частного к общему и синтезировать (конструировать) систему путем слияния ее компонент, разрабатываемых раздельно – а) системный подход в моделировании систем;

б) классический подход в моделировании систем;

в) индуктивный подход в моделировании систем.

1.9 В качестве детерминированных моделей, когда при исследовании случайные факторы не учитываются, для представления систем, функционирующих в непрерывном времени, используются а) дифференциальные, интегральные, интегро-дифференциальные уравнения;

б) конечные автоматы и конечно-разностные схемы;

в) вероятностные автоматы;

г) системы массового обслуживания.

1.10 В качестве моделей для представления систем, функционирующих в дискретном времени, используются а) дифференциальные, интегральные, интегро-дифференциальные уравнения;

б) конечные автоматы и конечно-разностные схемы;

в) вероятностные автоматы;

г) системы массового обслуживания.

1.11 В качестве стохастических моделей, когда при исследовании учитываются случайные факторы, для представления систем с дискретным временем используются а) дифференциальные, интегральные, интегро-дифференциальные уравнения;

б) конечные автоматы и конечно-разностные схемы;

в) вероятностные автоматы г) системы массового обслуживания.

1.12 В качестве моделей для представления системы с непрерывным временем используются а) дифференциальные, интегральные, интегро-дифференциальные уравнения;

б) конечные автоматы и конечно-разностные схемы;

в) вероятностные автоматы;

г) системы массового обслуживания.

1.13 При построении математических моделей процессов функционирования систем дифференциальные уравнения используются при а) непрерывно-детерминированном подходе;

б) дискретно-детерминированном подходе;

в) дискретно-стохастическом подходе;

г) непрерывно-стохастическом подходе;

д) обобщенном или универсальном подходе.

1.14 При построении математических моделей процессов функционирования систем конечные автоматы используются при а) непрерывно-детерминированном подходе;

б) дискретно-детерминированном подходе;

в) дискретно-стохастическом подходе;

г) непрерывно-стохастическом подходе;

д) обобщенном или универсальном подходе.

1.15 При построении математических моделей процессов функционирования систем вероятностные автоматы используются при а) непрерывно-детерминированном подходе;

б) дискретно-детерминированном подходе;

в) дискретно-стохастическом подходе;

г) непрерывно-стохастическом подходе;

д) обобщенном или универсальном подходе.

1.15 При построении математических моделей процессов функционирования систем системы массового обслуживания используются при а) непрерывно-детерминированном подходе;

б) дискретно-детерминированном подходе;

в) дискретно-стохастическом подходе;

г) непрерывно-стохастическом подходе;

д) обобщенном или универсальном подходе.

1.16 При построении математических моделей процессов функционирования систем агрегативные системы используются при а) непрерывно-детерминированном подходе;

б) дискретно-детерминированном подходе;

в) дискретно-стохастическом подходе;

г) непрерывно-стохастическом подходе;

д) обобщенном или универсальном подходе.

1.17 На каком уровне моделирования математической моделью технологического объекта является система дифференциальных уравнений с заданными краевыми условиями, точное решение которых возможно только для частных случаев:

а) макроуровне;

б) микроуровне;

в) метауровне.

1.18 На каком уровне моделирования математической моделью технологического объекта является система дифференциальных уравнений с заданными начальными условиями, построенными на основе сочетания компонентных уравнений отдельных элементов технологического процесса с топологическими уравнениями:

а) макроуровне;

б) микроуровне;

в) метауровне.

1.19 На каком уровне моделирования технологического объекта используют стохастические методы событийного моделирования:

а) макроуровне;

б) микроуровне;

в) метауровне.

ДЕ 2 Моделирование конструкций и технологических процессов 2.1 Из множества факторов, влияющих на рассеяние выходной величины Y, выбирается один, который, по мнению исследователя, имеет наибольшее влияние на это рассеяние. Чтобы выявить эффект исследуемого фактора, его делят на несколько четко разделимых уровней, а остальные факторы рандомизируют. Это– а) однофакторный дисперсионный анализ;

б) двухфакторный дисперсионный анализ;

в) трехфакторный дисперсионный анализ.

2.2 Построение плана эксперимента по типу латинского квадрата – а) однофакторный дисперсионный анализ;

б) двухфакторный дисперсионный анализ;

в) трехфакторный дисперсионный анализ.

2.3 Метод выявления наиболее существенных факторов исследуемого процесса, основанный на опросе специалистов, работающих в этой области:

а) метод ранговой корреляции;

б) дисперсионный анализ;

в) методы насыщенных планов.

2.4 Для первоначального построения «грубой модели» исследуемого процесса, отбросив на первом этапе факторы, оказывающее незначительное влияние, используют:

а) метод ранговой корреляции;

б) дисперсионный анализ;

в) методы насыщенных и сверх насыщенных планов.

2.5 Предусматривает вмешательство в исследуемый технологический процесс, изменяя его по заранее разработанному экспериментатором плану и наиболее эффективен при исследовании в лабораторных условиях:

а) активный эксперимент;

б) пассивный эксперимент;

в) метод ранговой корреляции;

г) симплексный метод.

2.6 Сводится к сбору и обработке данных, полученных в результате наблюдения за технологическим процессом в производственных условиях и дает наилучшие результаты при исследовании а) активный эксперимент;

б) пассивный эксперимент;

в) метод ранговой корреляции;

г) симплексный метод.

2.7 К методам проведения активного эксперимента, в которых значения исследуемых факторов в каждом опыте изменяются в соответствии с матрицей планирования, относятся:

а) полный и дробный факторные эксперименты;

б) центральные композиционные планы;

в) регрессионный и корреляционный анализы;

г) симплексный и градиентный методы.

2.8 К методам проведения пассивного эксперимента, при применении которых нет необходимости тратить время и средства на постановку опытов, относятся а) полный и дробный факторные эксперименты;

б) регрессионный и корреляционный анализы;

в) факторный анализ и метод главных компонентов;

г) симплексный и градиентный методы.

2.9 Эксперимент, учитывающий влияние на функцию отклика исследуемого технологического процесса не только каждого рассматриваемого в эксперименте фактора в отдельности, но и их взаимодействий, основанный на математической модели а) полный факторный эксперимент;

б) центральные композиционные планы;

в) корреляционный анализ;

г) дробный факторный эксперимент.

2.10 Эксперимент, учитывающий влияние на функцию отклика исследуемого технологического процесса только каждого рассматриваемого в эксперименте фактора в отдельности, без их взаимодействий, основанный на математической модели а) полный факторный эксперимент;

б) центральные композиционные планы;

в) регрессионный анализ;

г) дробный факторный эксперимент.

2.11 Эксперимент, учитывающий влияние на функцию отклика исследуемого технологического процесса не только каждого рассматриваемого в эксперименте фактора в отдельности, но и их взаимодействий, основанный на математической модели 2-го порядка а) полный факторный эксперимент;

б) центральный композиционный рототабельный план;

в) дробный факторный эксперимент;

г) центральный композиционный ортогональный план.

2.12 Определите порядок статистической обработки и анализ результатов эксперимента Создание математической модели объекта с проверкой статистической значимости коэффициентов полинома Оценка дисперсии среднего арифметического в каждой строке 2.13 Определите порядок планирования и проведения эксперимента Рандомизация неконтролируемых параметров процесса Преобразование значений факторов xi к безразмерным величинам 2.14 Метод предусматривает поочередное нахождение частных экстремумов целевой функции по каждому фактору xi (i =1, 2, …, n). Пр и этом на каждом i-м этапе стабилизируют n-1 факторов и варьируют только один, i-й фактор. Задачу поиска экстремума решают в несколько этапов, которые затем объединяют в циклы.

а) метод Гаусса-Зайделя;

б) градиентные методы;

в) метод крутого восхождения;

г) симплексный метод.

2.15 Методы имеют несколько разновидностей, различающихся правилами выбора ступеней варьирования и рабочих шагов на каждом этапе движения к экстремуму.

Сущность стратегии всех этих разновидностей состоит в том, что на каждом этапе вокруг очередной базовой точки организуют пробные эксперименты, по результатам которых оценивают новое направление градиента, после чего в этом направлении совершают рабочий шаг.

а) метод Гаусса-Зайделя;

б) градиентные методы;

в) метод крутого восхождения;

г) симплексный метод.

2 1 6 Метод пр е ложен Дж. Боксом и К. Уилсоном как синтез лучших чер т градиентных методов и метода Гаусса-Зайделя, причем пробные опыты для выяснения направления движения выполняют методом полного факторного эксперимента или дробного факторного эксперимента.

а) метод случайного поиска;

б) метод Кифера-Вольфовица;

в) метод крутого восхождения;

г) симплексный метод.

2.17 Метод позволяет совмещать пробные опыты для определения направления движения по выпуклой фигуре, образованной k+1 вершинами в пространстве k факторов, с рабочим движением по поверхности отклика к области оптимума а) метод Гаусса-Зайделя;

б) градиентные методы;

в) метод крутого восхождения;

г) симплексный метод.

ДЕ № 3 Методика разработки и компьютерной реализации моделей 3.1 Задает общий порядок действий при моделировании системы без каких-либо уточняющих деталей и показывает, что необходимо выполнить на очередном шаге моделирования а) обобщенная (укрупненная) схема моделирующего алгоритма;

б) детальная схема моделирующего алгоритма;

в) логическая схема моделирующего алгоритма.

3.2 Содержит уточнения, отсутствующие в обобщенной схеме и показывает не только, что следует выполнить на очередном шаге моделирования системы, но и как это выполнить а) обобщенная (укрупненная) схема моделирующего алгоритма;

б) детальная схема моделирующего алгоритма;

в) логическая схема моделирующего алгоритма.

3.3 Представляет собой логическую структуру модели процесса функционирования системы и указывает упорядоченную во времени последовательность логических операций, связанных с решением задачи моделирования а) обобщенная (укрупненная) схема моделирующего алгоритма;

б) детальная схема моделирующего алгоритма;

в) логическая схема моделирующего алгоритма.

3.4 Методика построения математических моделей объектов аналитическим методом сводится к следующей последовательности действий:

Выбор метода решения уравнений математического описания объекта, разработка алгоритма и составление программы Изучение свойств объекта моделирования на математической Определение начальных и граничных условий моделирования Проверка соответствия (адекватности) модели объекту 3.5 Расположите основные этапы разработки и исследования моделей на компьютере в правильной последовательности Анализ полученных результатов и корректировка исследуемой Построение описательной информационной модели 3.6 Расположите этапы компьютерного моделирования в правильной последовательности:

3.7 Выделите основные требования к модели. Модель должна быть:

в) результативной; г) дocтoвepнoй;

д) материальной 3.8 Какое требование к модели определяет степень совпадения расчетных и истинных результатов (степень соответствия оценок одноименных свойств объекта и модели).

а) адекватность;

в) экономичность.

3.9 Если модель отражает заданные свойства объекта с приемлемой точностью и оценивается перечнем отражаемых свойств и областями в пространстве параметров, в пределах которых погрешности модели остаются в допустимых приделах, то она считается а) адекватной;

в) экономичной.

3.10 Для этого вида моделирования характерно то, что процессы функционирования системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных, интегральных уравнений). Такие модели математически верно отражают связь между входными и выходными переменными и параметрами. Но их структура не отражает внутреннюю структуру объекта.

а) аналитическое моделирование;

б) физическое моделирование;

в) имитационное моделирование.

3.11 При таком виде моделирования реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени. Модели позволяют легко учитывать наличие дискретных или непрерывных элементов, нелинейные характеристики, случайные воздействия и др. Такие модели не только по свойствам, но и по структуре соответствуют моделируемому объекту. При этом имеется однозначное и явное соответствие между процессами, получаемыми на модели, и процессами, протекающими на объекте. а) аналитического;

а) физическое моделирование;

б) имитационное моделирование;

в) аналитическое моделирование.

3.12 На каком уровне математические модели производственного процесса отражают физические процессы и описывают процессы на уровне перехода.

а) микроуровне; б) макроуровне; в) метауровне.

3.13 На каком уровне математические модели производственного процесса описывают технологические процессы.

а) микроуровне; б) макроуровне; в) метауровне.

3.14 На каком уровне математические модели производственного процесса описывают технологические системы (участки, цехи, предприятие в целом).

а) микроуровне; б) макроуровне; в) метауровне.

3.15 Предложите методику построения модели технологической операции установки SMD компонента на печатную плату 3.16 Предложите методику моделирования технологического процесса изготовления многослойной печатной платы 3.17 Предложите методику моделирования конструкции однослойной печатной платы ДЕ № 4 Методы оптимизации 4.1 Если цель исследования и ограничения на ресурсы можно выразить количественно в виде линейных взаимосвязей между переменными, то это – а) линейное программирование;

б) нелинейное программирование;

в) динамическое программирование.

4.2 Математический метод нахождения оптимальных решений многошаговых (многоэтапных) задач, который дает возможность принять ряд последовательных решений, обеспечивающих оптимальность развития процесса в целом называется а) линейное программирование;

б) нелинейное программирование;

в) динамическое программирование.

4.3 Основными способами решения транспортной задачи являются:

а) метод аппроксимации;

б) метод северо-западного угла;

в) распределительный метод;

г) метод Фибоначчи.

4.4 Для решения задач одномерной оптимизации используют:

а) распределительный метод;

б) метод дихотомии;

в) метод Гаусса-Зайделя;

г) метод Фибоначчи;

д) золотого сечения.

4.5 В каком типе задач оптимизации используют гамильтоновы циклы:

а) задачи коммивояжера;

б) транспортной задачи;

в) задачи о назначениях.

4.6 Метод ветвей и границ используют при решении задач:

а) линейного программирования;

б) динамического программирования;

в) выпуклого программирования.

4.7 Перечислите основные этапы решения задачи определения кратчайшего пути 4.8 Перечислите основные этапы решения задачи построения коммуникационой сети минимальной длины 5. Критерии балльной оценки Критерии балльной оценки контрольного задания (по 4-х балльной системе) преподаватель разрабатывает самостоятельно. При представлении контрольного задания в форме теста ДЕ считается освоенной, если студент дал правильный ответ на 50% и более вопросов, относящихся к ней 8 Вопросы к экзамену «Моделирование конструкций и технологических процессов производства Основные понятия теории моделирования систем.

Принципы системного подхода в моделировании систем.

Классификация видов моделирования систем.

Формализация процессов функционирования сложных систем Математические модели систем из типовых элементов Метод статистического моделирования Моделирование случайных процессов Моделирование агрегативных систем Математические схемы моделирования Основные подходы к построению математических моделей.

10.

Непрерывно-детерминирванные модели 11.

Дискретно-детерминированные модели 12.

Дискретно-стохастические модели 13.

Непрерывно-стохастические модели 14.

Сетевые модели 15.

Комбинированные модели 16.

Построение концептуальных моделей систем и их формализация 17.

Статистическое моделирование систем на ЭВМ 18.

Метод статистического моделирования.

19.

Моделирование случайных воздействий на системы 20.

Инструментальные средства моделирования 21.

Планирование машинных экспериментов с моделями 22.

Моделирование систем массового обслуживания 23.

Моделирование дискретных производственных процессов 24.

Моделирование непрерывных производственных процессов 25.

Использование метода моделирования при разработке автоматизированных систем 26.

Моделирование при разработке распределенных автоматизированных систем и 27.

информационных сетей Моделирование при разработке организационных и производственных систем 28.

Перспективы использования компьютерного моделирования в информационном 29.

обществе Моделирование автоматизированных систем управления 30.

Моделирование в системах управления в реальном масштабе времени 31.

Алгоритмизация математических моделей 32.

9 Экзаменационные билеты (пример)

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||
 


Похожие работы:

«СУБКОНТРАКТАЦИЯ Егоров В.С., Пашков П.И., Сомков А.Е., Солодовников А.Н., Бобылева Н.В. СИСТЕМА МЕНЕДЖМЕНТА БЕЗОПАСНОСТИ ПИЩЕВОЙ ПРОДУКЦИИ НА МАЛЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ В СООТВЕТСТВИИ С ТРЕБОВАНИЯМИ МЕЖДУНАРОДНОГО СТАНДАРТА ISO 22000:2005 (НАССР) Москва 2009 1 Настоящее методическое пособие создано при содействии и под контролем СУБКОНТРАКТАЦИЯ со стороны Департамента поддержки и развития малого и среднего предпринимательства города Москвы, в рамках Комплексной целевой программы поддержки и развития...»

«Титульный лист методических Форма рекомендаций и указаний, Ф СО ПГУ 7.18.3/37 методических рекомендаций, методических указаний Министерство образования и науки Республики Казахстан Павлодарский государственный университет им. С. Торайгырова Кафедра Вычислительная техника и программирование МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И РЕКОМЕНДАЦИИ к лабораторным работам по дисциплине Основы информационной безопасности для студентов специальности 050704 Вычислительная техника и программное обеспечение Павлодар Лист...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФГАОУ ВПО СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНСТИТУТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ КАФЕДРА ОРГАНИЗАЦИИ И ТЕХНОЛОГИИ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ Утверждаю Проректор по учебной работе (подпись) _2013 г. Инженерная и компьютерная графика УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ Направление подготовки 090900 – Информационная безопасность Профиль подготовки Организация и технология защиты информации Квалификация (степень) выпускника Бакалавр Форма обучения...»

«База нормативной документации: www.complexdoc.ru 1.2. Гигиена, токсикология, санитария Методические указания МУ 1.2.2743-10 Порядок отбора проб для выявления и идентификации наноматериалов в водных объектах (утв. Федеральной службой по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека 23 сентября 2010 г.) Введены в действие 10 октября 2010 г. Введены впервые Содержание 1. Область применения 2. Нормативные ссылки 3. Общие положения 4. Процедура отбора проб 5. Меры безопасности...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГОУ ВПО УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЛЕСОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра лесоводства А.С. Коростелев С.В. Залесов ПОДСОЧКА ЛЕСА Методические указания по проведению учебной практики для студентов специальности 250201 Лесное хозяйство очной формы обучения Направления Лесное дело Дисциплина: Недревесная продукция леса Екатеринбург 2010 Рассмотрено и рекомендовано к изданию методической комиссией лесохозяйственного факультета Уральского...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Сыктывкарский лесной институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С. М. Кирова Кафедра информационных систем ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ И ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ Учебно-методический комплекс по дисциплине для студентов специальности 230201 Информационные системы и технологии всех форм обучения...»

«Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Саратовская государственная юридическая академия ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ЭКЗАМЕНА для поступающих в магистратуру НАПРАВЛЕНИЕ ПОДГОТОВКИ 030900 ЮРИСПРУДЕНЦИЯ САРАТОВ, 2013 1. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ПРОВЕДЕНИЮ ЭКЗАМЕНА 1.1. Цель экзамена — отобрать наиболее подготовленных абитуриентов для обучения по следующим программам специализированным магистерской подготовки: - судебная власть,...»

«Федеральное агентство по образованию РФ АМУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ( ГОУВПО АмГУ ) УТВЕРЖДАЮ Зав. кафедрой БЖД _А.Б. Булгаков _2007 г БЕЗОПАСНОСТЬ В ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС для специальности: 280101 Безопасность жизнедеятельности в техносфере Составитель: С.А. Приходько, доцент кафедры БЖД, кандидат с.-х. наук Благовещенск 2007 г. Печатается по решению редакционно-издательского совета инженерно-физического факультета Амурского государственного университета...»

«Типовая программа пожарно-технического минимума и противопожарных инструктажей для работников организаций. Методические рекомендации (утв. приказом по организации от №) Типовая программа пожарно-технического минимума и противопожарных инструктажей для работников организаций. Методические рекомендации (далее — Методические рекомендации) разработаны в целях реализации требований статей 3, 16, 18, 24, 25, 34, 37 Федерального закона от 21 декабря 1994 года №69-ФЗ О пожарной безопасности, НПБ...»

«МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ РАЗДЕЛА БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ДИПЛОМНЫХ ПРОЕКТАХ ВЫПУСКНИКОВ СИБАДИ ВСЕХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ ФАКУЛЬТЕТА ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В УПРАВЛЕНИИ Омск 2007 Федеральное агентство по образованию Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ) Кафедра Безопасности жизнедеятельности МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ РАЗДЕЛА БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ДИПЛОМНЫХ...»

«52 Для замечаний и предложений Министерство образования и науки Украины Севастопольский национальный технический университет Факультет морских технологий и судоходства Кафедра судовождения и безопасности судоходства МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ к практическим и семинарским занятиям по дисциплине Морские перевозки особорежимных и опасных грузов раздел Особенности перевозки рефрижераторных грузов на морских судах для студентов дневной и заочной форм обучения специальности 6. Судовождение СБС Заказ № от...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Амурский государственный университет Кафедра безопасности жизнедеятельности УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ ЭКОЛОГИЯ Основной образовательной программы по направлениям: 230100.62 Информатика и вычислительная техника, 230400.62 Информационные системы и технологии. Благовещенск 2012 УМКД разработан кандидатом биологических наук,...»

«1 ГКУ Курганская областная юношеская библиотека Методические рекомендации Безопасный интернет Курган, 2013 2 Проблема обеспечения информационной безопасности молодого поколения в информационных сетях становится все более актуальной в связи с существенным возрастанием численности молодых пользователей. В современных условиях развития общества компьютер стал для юных граждан другом, помощником, воспитателем и даже учителем. Между тем существует ряд аспектов при работе с компьютером, в частности,...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ КЕМЕРОВСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ В.Н. Караульнов, Г.С. Драпкина, М.А. Постолова, Е.Г. Першина УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ для студентов экономических специальностей всех форм обучения Кемерово 2005 2 УДК: 658.562 (075) ББК 65.2 / 4я7 У 68 Печатается по решению Редакционно-издательского совета Кемеровского технологического института пищевой промышленности РЕЦЕНЗЕНТЫ: Ю.А. Федченко, ректор Кемеровского регионального...»

«Радиоэлектронника № Авторы Наименование Тип Год 5 Перемитина Т.О. Управление качеством программных систем Учебное пособие 2011 6 Гриценко Ю.Б. Архитектура предприятия Учебное пособие 2011 9 Павлов С.Н. Системы искусственного интеллекта. Часть 1. Учебное пособие 2011 10 Павлов С.Н. Системы искусственного интеллекта. Часть 2. Учебное пособие 2011 11 Кирнос В.Н. Введение в вычислительную технику. Основы организации ЭВМ и программирование на Ассемблере. Учебное пособие 12 Ехлаков Ю.П. Введение в...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ТАТАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНО-ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ БЕЗОПАСНОСТЬ И ЗАЩИТА ЧЕЛОВЕКА В ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ КАЗАНЬ 2011 Печатается по решению кафедры безопасности жизнедеятельности Факультета физкультурного образования Татарского государственного гуманитарно-педагогического университета и ГУ Научный центр безопасности жизнедеятельности детей УДК 614.8 Святова Н.В., Мисбахов А.А., Кабыш Е.Г., Мустаев Р.Ш., Галеев...»

«Федеральное агентство по образованию РФ Владивостокский государственный университет экономики и сервиса _ С.А. ОСТРЕНКО БИОМЕХАНИКА ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫХ ПРОИСШЕСТВИЙ Учебное пособие по специальности 190702 Организация и безопасность движения (Автомобильный транспорт) Владивосток Издательство ВГУЭС 2009 ББК 39.808.020.3 О 76 Рецензенты: В.В. Пермяков, канд. техн. наук, профессор; В.Ф. Юхименко, канд. техн. наук, доцент Остренко С.А. О 76 БИОМЕХАНИКА ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫХ ПРОИСШЕСТВИЙ: учеб....»

«СТАНДАРТ ОРГАНИЗАЦИИ СТО 56947007ОАО ФСК ЕЭС 29.240.01.053-2010 Методические указания по проведению периодического технического освидетельствования воздушных линий электропередачи ЕНЭС Стандарт организации Дата введения - 24.08.2010 ОАО ФСК ЕЭС 2010 Предисловие Цели и принципы стандартизации в Российской Федерации установлены Федеральным законом от 27 декабря 2002 г. № 184-ФЗ О техническом регулировании, объекты стандартизации и общие положения при разработке и применении стандартов организаций...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Настоящие методические указания предназначены для студентов специальности 260301 для выполнения курсовой ВОСТОЧНО-СИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ работы по дисциплине Отраслевая стандартизация и ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ сертификация дневной, заочной и ускоренной форм обучения. Выполнение курсовой работы способствует закреплению теоретических знаний и приобретению практических навыков организации мероприятий по разработке нормативной...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Уральский государственный университет им. А.М. Горького ИОНЦ Экология и природопользование Химический факультет Кафедра аналитической химии ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Методы разделения и концентрирования в анализе объектов окружающей среды Методические указания по изучению дисциплины Подпись руководителя ИОНЦ Радченко Т.А. 2008 г. Екатеринбург 2008 Дисциплина...»














 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.