Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Разработка инструментального средства моделирования динамических систем

Диссертация: Разработка инструментального средства моделирования динамических систем
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Имитационное моделирование на цифровых вычислительных машинах является одним из наиболее мощных средств исследования динамических систем. Как и любое компьютерное моделирование, оно дает возможность проводить вычислительные эксперименты с еще только проектируемыми системами и изучать объекты, натурные эксперименты с которыми из соображений безопасности или дороговизны не целесообразны. В тоже… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Определение требований к разрабатываемому инструментальному средству
    • 1. 1. моделирования
    • 1. 2. Основные характеристики инструментального средства моделирования
    • 1. 3. Классификация инструментальных средств моделирования
    • 1. 4. Анализ пакетов «блочного моделирования», ориентированных на непрерывные системы
  • Выводы по главе 1
  • 2. Структурно-функциональная модель динамической системы
    • 2. 1. Принципы построения структурно-функциональной модели
    • 2. 2. Задание модели посредством проблемно-ориентированного непроцедурного визуального языка МДС
    • 2. 3. Основные положения программной реализации структурнофункциональной модели
  • Выводы по главе 2
  • 3. Вычислительная модель динамической системы
    • 3. 1. Принципы построения вычислительной модели
    • 3. 2. Описание алгоритма имитации
    • 3. 3. Краткий обзор методов численного интегрирования
    • 3. 4. Основные положения программной реализации вычислительной модели
  • Выводы по главе 3
  • 4. Организация вычислительных экспериментов
    • 4. 1. Синтез внешних воздействий
    • 4. 2. Цифровое моделирование стационарного белого шума с заданным законом распределения
    • 4. 3. Алгоритмы вычисления статистических характеристик
  • Выводы по главе 4
  • 5. Описание и примеры использования разработанного инструментального средства МДС
    • 5. 1. Программно-технические характеристики и организация
    • 5. 2. Методика применения инструментального средства
    • 5. 3. Использование инструментального средства для исследования системы управления газотурбинным двигателем
    • 5. 4. Решение тестовых демонстрационных задач учебного характера
  • Выводы по главе 5

Разработка инструментального средства моделирования динамических систем (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Имитационное моделирование на цифровых вычислительных машинах является одним из наиболее мощных средств исследования динамических систем. Как и любое компьютерное моделирование, оно дает возможность проводить вычислительные эксперименты с еще только проектируемыми системами и изучать объекты, натурные эксперименты с которыми из соображений безопасности или дороговизны не целесообразны. В тоже время, благодаря своей близости по форме к физическому моделированию, этот метод исследования доступен более широкому кругу пользователей.

В настоящее время известно множество разнообразнейших средств моделирования, реализованных в форме пакетов или сред. Эти средства позволяют пользователю вводить описание моделируемой системы в естественной для прикладной области форме и не заботиться о программной реализации модели и построении вычислительных экспериментов как последовательности исполняемых операторов.

Проведенный обзор современных инструментальных средств показал, что существующие системы моделирования условно можно разделить на две группы. Первые из них (в основном зарубежные) предлагают пользователю развитый интерфейс для создания моделей сложных объектов и позволяют проводить большое число различных видов анализа и синтеза. Но универсальность этих систем приводит к потере эффективности их языка моделирования и повышенным требованиям к ресурсам ЭВМ, что во многих практических случаях не является оправданным. Отечественные же системы в основном имеют текстовые редакторы моделей и характеризуются ограниченными возможностями моделирования динамических систем средней размерности при детерминированных воздействиях. Поэтому задача создания эффективного средства моделирования по-прежнему остается актуальной.

Целью диссертационной работы является разработка инструментального средства моделирования сложных динамических систем, отвечающего следующим требованиям: предоставление интуитивно-понятного проблемно-ориентированного графического пользовательского интерфейса- - возможность создания моделей структурно-сложных объектовреализация эффективных алгоритмов моделирования как при детерминированных, так и при случайных воздействияхориентация на типовые архитектуру и вычислительную мощность ЭВМ. Научная новизна результатов, полученных в диссертационной работе, заключается в следующем.

1. Разработана универсальная структурно-функциональная модель сложных динамических систем в виде совокупности иерархически заданных подсистем концептуально неограниченного уровня вложенности, использующая представление схем сопряжения подсистем в виде ациклического графа. Это позволяет существенно повысить наглядность разрабатываемой модели и упростить ее программную реализацию.

2. Разработана вычислительная модель динамической системы. За счет применения метода координат состояния к отдельным подсистемам обеспечивается прямая связь со структурно-функциональной моделью исследуемого объекта и, следовательно, упрощается процедура перехода от структурно-функционального уровня представления моделей к вычислительному. На основе предложенной вычислительной модели определена процедура имитации исследуемых динамических систем.

3. Разработан и реализован алгоритм автоматического перехода от структурно-функционального уровня представления моделей к вычислительному.

4. Разработан метод цифрового моделирования стационарного белого шума с заданным законом распределения, основанный на линейной аппроксимации интегрального закона распределения. Сочетание случайного выбора интервала, неслучайного выбора значения внутри интервала и контроля числа «попаданий» в интервал позволяет воспроизвести произвольный закон распределения при простоте реализации и малых вычислительных затратах, причем точность реализации не зависит от числа дискрет формируемого сигнала, кроме того, генерируемый сигнал является непериодическим. Практическая ценность работы состоит в следующем.

1. Разработаны синтаксические и программные средства моделирования динамических систем в виде инструментального средства МДС (Моделирование Динамических Систем), обеспечивающего:

— проблемно-ориентированный интуитивно-понятный графический интерфейс пользователя с ЭВМ;

— проведение исследований широкого класса систем, описываемых обыкновенными дифференциальными и разностными уравнениями как при детерминированных, так и при случайных воздействиях;

— организацию и ведение библиотек моделей, настроенных на различные предметные области.

2. Разработано методическое руководство для пользователей инструментального средства МДС.

Использование результатов работы. Созданное инструментальное средство МДС внедрено в трех организациях. Система МДС применена для анализа реальной системы управления газотурбинным двигателем при наличии помех в информационно-измерительных каналах. Инструментальное средство использовано для проведения лабораторных работ, курсового и дипломного проектирования.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международной конференции «Информационные средства и технологии» (Москва, 1999), VIII международном научнотехническом семинаре «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации» (Алушта, 1999), 6-ой ежегодной международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника, энергетика» (Москва, 2000), на XXV Гагаринских чтениях (Москва, 1999). Система МДС заняла 2-е место на конкурсе-выставке «Компьютерный инжениринг» по разделу «Дидактические системы».

Краткое содержание работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и приложений.

Выводы по главе 5.

Проведенные исследования иллюстрируют методику применения инструментального средства МДС для исследовательских и учебных целей.

1. Предложенная методика иллюстрирует простоту и удобство использования системы.

2. Проведенная апробация на решении ряда задач исследовательского и учебного характера показывает возможность применения разработанной системы в качестве универсального средства моделирования широкого класса динамических систем как при детерминированных, так и при случайных воздействиях.

Заключение

.

В ходе диссертационной работы были решены следующие задачи.

1. Проведен обзор инструментальных средств моделирования динамических систем. Предложенная классификация позволила выделить основные особенности существующих средств и на этой основе определить требования к современной инструментальной системе.

2. Разработана универсальная структурно-функциональная модель для описания сложных динамических систем на основе иерархически заданных подсистем, схема сопряжения которых представляется ациклическим графом.

3. Сформулированы принципы построения проблемно-ориентированного непроцедурного визуального языка МДС, посредством которого задается предложенная структурно-функциональная модель.

4. Разработаны основные положения программной реализации структурно-функциональной модели и языка моделирования.

5. Разработаны принципы построения вычислительной модели исследуемого объекта на основе применения метода координат состояния к отдельным подсистемам модели.

6. Проведен обзор современных методов численного интегрирования, оценена их эффективность с помощью теста Калиткина, на основе чего выбраны методы, используемые в разработанном инструментальном средстве.

7. Предложен способ синтеза стационарных эргодических случайных сигналов с произвольным законом распределения и спектральной плотностью дробно-рационального вида средствами разработанной инструментальной системы.

8. Предложен метод цифрового моделирования стационарного белого шума с заданным законом распределения, основанный на линейной аппроксимации интегрального закона распределения. Метод опробован на примере формирования ряда законов распределения.

9. Выбраны и обоснованы алгоритмы оценки основных статистических характеристик действующих в исследуемой системе сигналов: математического ожидания, дисперсии, одномерного закона распределения, автокорреляционной функции, взаимной корреляционной функции, спектральной плотности.

10. На основе полученных результатов спроектирован и реализован инструментальный программный комплекс МДС, который: позволяет моделировать сложные динамические системы с импульсными и цифровыми элементами при детерминированных и случайных воздействияхпредоставляет удобные графические диалоговые средства общения пользователя с ЭВМне предъявляет высоких требований к ресурсам ЭВМ.

11. Осуществлена апробация разработанного инструментального средства на примере анализа системы управления газотурбинным двигателем и при решении ряда тестовых задач.

12. Разработанная система внедрена в ряде научно-исследовательских организаций и ВУЗов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированное проектирование систем управления / Под ред. М. Джамшиди и др.- Пер. с англ. В. Г. Дунаева и АН. Косилова — М.: Машиностроение, 1989. — 344 с.
  2. Адаптивные методы цифрового моделирования динамических систем / Скворцов Л. М. //Изв. АН. Теория и системы управления. -1995.- № 4.-С.180−190.
  3. Анализ и оптимальный синтез на ЭВМ систем управления. /Под ред. Воронова A.A., Орурка И. А. М.: Наука, 1984. -244 с.
  4. О.И. Разработка имитационных средств для проектирования систем управления. Дис. канд. техн. наук. М.: МЭИ, 1987.
  5. О.Б., Залеткин С. Ф., Захаров А. Ю., Калиткин Н. Р. О тестировании программ решения ОДУ // Препринт № 139 ИПМ АН СССР. М., 1983.
  6. А.О., Воскресенская Т. Н. Автоматизация разработки и использования программного обеспечения имитационного моделирования // Системное моделирование 16. — Новосибирск, 1990. — С. 156 — 164.
  7. Л. Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам? //Компьютерра.-1997.- Ж0.-С.27−36.
  8. Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. — 400 с.
  9. В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. -М.:Советское радио, 1971.- 328 с.
  10. Быстрое преобразование Фурье // Современные технологии автоматизации." 1999.- Ж.-С.64−66.
  11. Е.С. Теория вероятностей. -М.: Гл.ред.физ.-мат.лит., 1969.576 с.
  12. Вычислительные методы решения инженерных задач. Обыкновенные дифференциальные уравнения. А. А. Амосов, Ю. А. Дубинский, Н. В. Копченова / Под ред. Ю. А. Дубинского. М.: МЭИ, 1992. — 131с.
  13. Горбунов Посадов М. М., Корягин Д. А., Мартынюк В. В. / Под ред. ААСамарского. Системное обестпечение пакетов прикладных программ. -М.: Наука, 1990.-208 с.
  14. А.П. Объекгао-ориентированный подход к управлению пользовательским интерфейсом в графических редакторах САПР. Дис.. канд. техн. наук М.: МЭИ, 1995.
  15. Гультяев А.К. MATLAB 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows: Практическое пособие. СПб.:КОРОНА принт, 1999. -288 с.
  16. Ю.И. Исследование операций. М.: Высш. школа, 1986. -320 с.
  17. Имитационное моделирование системы управления газотурбинным двигателем. /Рязанова И.Б. // Международный форум информатизации 99: Докл. междунар, конф. «Информационные средства и технологии». В 3-х т. -М.: Станкин, 1999.-Т.2.-С.191−195.
  18. Инструментальное средство автоматизации моделирования и проектирования динамических систем / Чхартишвили Г. С., Афоненков С. А., Ар-тюхов О.И. М.: МЭИ, 1997. — 28 с.
  19. Инструментальные средства «Экспресс-Радиус» для автоматизации динамических расчетов систем управления / Дорри М. К. // Приборы и системы управления. -1996.- № 8.- С.7−10.
  20. Инструментальные средства персональных ЭВМ. В 10 кн. М.: Высшая школа, 1993.-Кн.3.
  21. В.В. Объектно-ориентированная среда для имитационных экспериментов // Вопросы экономики и организации информационных технологий. Часть II. Гомель, 1991. — С. 63 — 65.
  22. Е. Языки моделирования: Пер. с чеш. -М.: Энергоатомиз-дат, 1985.-288 с.
  23. Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. -М.: Статистика, 1978.- Вып.1.
  24. Коллекция задач для тестирования программ решения обыкновенных дифференциальных уравнений / Драгов С. Б. // Математическое моделирование динамических процессов и систем: Межведомств. сб.-МФТИ, 1995.-С. 137−145.
  25. И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. -232 с.
  26. Математические, психологические и эргономические аспекты разработки эффективных методов графических интерфейсов в САПР / Абрамов В. А. //Информационные технологии в проектировании и производстве. -1997.-№ 2.- С.46−50.
  27. И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем: Уч. пособие для ВТУЗов. М.: Высш. школа, 1980.-311с.
  28. И.П. Разработка систем автоматизированного проектирования. М.: Высш. школа, 1994.-224 с.
  29. Объектно-ориентированный подход к построению имитационных моделей динамических систем. /Рязанова И.Б. И Международный форум информатизации 99: Докл. междунар. конф. «Информационные средства и технологии». В 3-х т. — М.: Станкин, 1999.-Т.2.- С. 187−191.
  30. В.В., Рогова А. В. Направления развития средств имитационного моделирования. // Тр./ РАН. СО. ВЦ. 1994. — Вып 2. — С.54 -68.
  31. Оптимизационно имитационный подход к проектированию структуры технических систем / Питолин А. В. и др // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз. сб. науч. тр.- Воронеж, гос. техн. ун-т, 1997. — С. 43 — 48.
  32. Дж., Пул У. Введение в численные методы решения дифференциальных уравнений / Пер. с англ.- Под. ред. А. А. Абрамова. М.: Наука, 1986.-288 с.
  33. К., Мюррей У. Visual С++. Руководство для профессионалов: пер. с англ. СПб.: BHV — Санкт — Петербург, 1996. — 912 с.
  34. Проектирование систем автоматического управления газотурбинных двигателей (нормальные и нештатные режимы) / Ю. М. Гусев, Н. К. Зайнашев, А. И. Иванов и др.- Под. Ред. Б. Н. Петрова. М.: Машиностроение, 1981. — 400 с.
  35. B.C. Теория случайных функций и ее применение в задачах автоматического управления. -М.:Гл.ред.физ.-мат.лит., 1960.
  36. А. Р. Объектная ориентация в интеллектуальных системах моделирования. // Тр./ РАН. СО. ВЦ. -1994. Вып 2. — С.23 — 43.
  37. В.А. Язык С++ и объектно-ориентированное программирование. Мн.: Высш.шк., 1997. -478 с.
  38. Д.М. Математическое и цифровое моделирование для инженеров и исследователей. -М.: Машиностроение, 1980.
  39. О.Ю. Статистическое моделирование технических систем. -СПб.: Изд-во ЭТУ, 1993. -64 с.
  40. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учеб. для ВУЗов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления». -2-е изд., перераб. и доп. М.: Высшая школа, 1998. — 319 с.
  41. В.В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления. -М.: Гл.ред.физ.-мат.лит., I960.- 645 с.
  42. Сравнение подходов ООП С++ и Delphi/ Бордукова В. Т., Фролов П.П.// 33 науч конф фак физ-мат и естеств наук Рос ун-та дружбы народов, Москва, 20−24 мая, 1997: Тез докл. Математические секции. М., 1997.- С.IIIS.
  43. Сравнительный анализ программных средств моделирования непрерывных систем. / Отчет по НИР. Рук. Чхартишвили Г. С. М.: МЭИ, 1984. № гос. per. 1 826 002 206.
  44. Теория автоматического управления: Нелинейные системы, управления при случайных воздействиях: Учебник для вузов / Нетушил A.B., Балтру-шевич A.B., Бурляев В. В. и др.- Под ред. А. В. Нетушила. 2-е изд., пере-раб. и доп. -М.: Высш. школа, 1983. — 432 с.
  45. Техническая справка ЦИАМ. Модель двигателя в реальном масштабе времени для отработки на полунатурном стенде цифровых алгоритмов управления газотурбинным двигателем.- М., 1991.
  46. Технология системного моделирования / Под ред. С. В. Емельянова М.: Машиностроение- Берлин: Техник, 1989. — 520 с.
  47. A.A. Теоретические основы связи и управ ления.-М.:Гл.ред.физ.-мат.лит., 1963.
  48. Г. Ф., Глазунова H.A. Формирование случайного процесса с заданным законом распределения методом поразрядного взвешивания // Труды МЭИ. Теория и практика эксперимента.- 1978.-Вып. 359.- С.88−92.
  49. Дж., Мальком М., Моулер К. Машинные методы математических вычислений. -М.:Мир, 1980.
  50. Э., Нерсетт С., Ваннер Г. Решение ОДУ. Нежесткие задачи. -М.: Мир, 1990.
  51. Дж., Уатт Дж. Современные численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. -М.:Мир, 1979.- 312 с.
  52. Цифровое моделирование стационарного белого шума с заданным законом распределения. /Масалева И.Б. // VI ежегодн. междунар. науч. -техн. конф. студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника, энерге-тика»:Тез.докл.- М.:МЭИ, 2000.-С.43−44.
  53. П.М. Автоматизация спектрального и корреляционного анализа. -М.:Энергия, 1969.
  54. П.М., Пойда В. Н. Методы, алгоритмы и программы статистического анализа. -Минск:Наука и техника, 1971.- 224 с.
  55. Численные методы решения жестких систем. Ракитский Ю. В., Устинов С. М., Черноруцкий И. Г. -М.:Наука, 1979.
  56. Г. С., Доценко В. И. Об одном способе получения псевдослучайных сигналов с заданным законом распределения // Труды МЭИ. Теория и практика эксперимента.- 1978.-Вып.359. -С.79−87.
  57. Г. С. Моделирование случайных воздействий и вычисление их характеристик с помощью МАСС // Труды МЭИ. Автоматизация научных исследований и проектирования.- 1976.-Вып.300, — С.53−62.
  58. Г. С., Починок И. В. Языки и программные средства имитационного моделирования динамических систем // Вопросы кибернетики «Планирование эксперимента и оптимизация в системах управления».-1981. С. 58 — 77.
  59. Шилдт Г. MFC основы программирования: Пер. с англ. — К.: Издательская группа BHV, 1997. -560 с.
  60. С., Афифи А. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ.-М.: Мир, 1982.
  61. Agha G. A message-passing paradigm for object management // IEEE. Database engineering bulletin. 1985. — № 12.
  62. Agha G. An overview of actor languages // SIGPLAN Notices. 1986. -Vol.21.-№ 10.-P. 58−67.
  63. Agha G., Hewitt C. Concurrent programming using actors: exploiting large-scale parallelism // Proc. Of 5th Conf. Os SoftWare Technology and Theoretical Computer Science. Berlin: Springer, 1985.
  64. Bargodia R.L., Chandy K.M., Misra J. A A Message-based approach to discrete-event simulation // IEEE Trans. Soft. Eng. -1987. Vol.13.- № 6. — P. 654 -665.
  65. Barkakati N. TCL A FORTRAN based pointer threaded command languages for simulation, 1986.-Vol.46.- № 4.-P.160−163.
  66. Bezevin J. Design and implementation issues in object-oriented simulation // Simuletter. -1988. Vol. 19.- № 2. — P. 4 — 53.
  67. Brict J.P. From objects to actors: study of a limited symbiosisin Smalltalk 80 // SIGPLAN Notices. -1989. Vol. 24.- № 4. — P. 69 — 72.
  68. Carre F., Clere P. Object-oriented languages and actors: which language for a distributed approach // SIGPLAN Notices. 1989. Vol. 24.- № 4. — P. 73 — 75.
  69. Concepcion A.I., Zeigler B.P. DEVS formalism: a framework for hierarchical model development // IEEE Trans. Soft. Eng. -1987. — Vol. 14.- № 2. — P. 228−241.
  70. Conn R.W., Von Holdt R.E., Online display for study of approximating functions, Journal of the Association for Computing Machinery, July 1965.-Vol.12.- № 3.-P.326−349.
  71. Crosbie R.E., Hay J.L. Towards New Standards For Continuous System Simulation Languages. Proc. 1982 SCSC.-P. 186−190.
  72. Garzia M.R. Discrete event simulation methodologies and formalisms // Simulation Digest. -1990. Vol.21.- № 1. -P. 3 -13.
  73. Gehani N.H., Roome W.D. Discrete event simulation in Concurrent C // Dr. Dobb’s Sourcebook. -1989. P. 25−30.
  74. Gujar U.G., Kavanag C.J. Generation of random signals with specified probability density function and power density spectra. IEEE Trans, 1968.- AC-13.-X"6.-P.716−719.
  75. Knapp V. The Smalltalk simulation environment. Part II // Proc. 1987 Winter Simulation Conf.-N-Y, 1987.-P. 146−151.
  76. L.F.Shampine. Implementation of implicit formulas for the solution of ODE’s, SIAM J.Sci.Statist. Comput.-1980.- № 1 .-P.103−118.
  77. Madisetti V., Walrand J., Messerchmitt D. Efficient distributed simulation // Proc. Of the 22nd Annual Simulation Symp. Tampa, 1989. — P. 5 — 21.
  78. Magnusson B. Process-oriented programming // SIGPLAN Notices. 1989. -Vol. 24.-№ 4.-P. 34−36.
  79. Matlab и семейство профессиональных приложений для моделирования и анализа / Данилин А.//САПР и графика. -1998.-№ 7 :Микроэлектроника.-С.37−41.
  80. Kan C.Shu. Visual programming languages: a perspective and a dimentional analysis // Visual languages. N.-Y., 1986.-P.11−34.
  81. P.Deuflhard. Recent progress in extrapolation methods for ordinary differential equations, SIAM review.-1985.-№ 27.-P.505−535.
  82. P.N.Brown, G.D.Byrne, A.C.Hindmarsh. VODE: a variable-coefficient ODE solver, SIAM J.Sci.Comput- 1989.-№ 10.-P.1038−1051.
  83. Pope S.T., Goldberg A, Deutch L.P. Object-oriented approaches to the software lifecycle using the Smalltalk-80 system as a CASE toolkit || Explor technol.: Today and Tomorrow. Dallas. 1987. -P. 15−24.
  84. R.W.Klopfenstein. Numeral differentiation formulas for stiff systems of ordinary differential equations, RCA Review.- 1971.-№ 32.-P.447−462.
  85. Robert J.K. Jacob. A visual programming enviroment for designing user interface // Visual languages. N.-Y.-1986.- P.87−108.
  86. S.-K. Chang. Icon Semantics a formal approach to icon system design // International journal of pattern recognition and artificial intelligence.-1987.-Vol.l№ 1 .-P.103−119.
  87. S.-K. Chang. Introduction: visual languages and icinic languages // Visual languages. N.-Y.- 1986.-P.1−7.
  88. Statistica 5.1: Программа для начинающих и профессионалов /Манзон Б.// Мир ПК. -1998. № 3. -С.41−46.
  89. Strom R.A. A comparison of the object-oriented and process paradigms // SIGPLAN Notices. -1986. № 10. — P. 88 — 97.
  90. Wegner P. Concepts and Paradigms of Object-Oriented Programming // Expansion of Oct.4 OOPS Messenger. 1990. V 1. — № 1. — P. 8−87.
  91. Zeigler B.P. Theory of modelling and simulation.-N.Y.: Wiley, 1976.121
Заполнить форму текущей работой

На отлично!