Cтраница 2
Имитационные методы основаны на описании процесса функционирования САПР в виде алгоритма, который называется имитационной моделью. В описании отражается как структура исследуемого процесса или системы, что достигается отождествлением их элементов с соответствующими элементами алгоритмов модели, так и процессы функционирования САПР во времени, представляемые в логико-математической форме. При этом описания объектов исследования имеют алгоритмический характер, а сами модели являются компьютерными программами. [16]
Одним из способов проверки правильности применения уравнений в схемах алгоритмов является использование известных результатов. При контроле достоверности логической схемы алгоритма модели можно рекомендовать такую последовательность действий: сравнить каждую функцию модели с ее реализацией в схеме алгоритма модели; проверить: полноту схемы алгоритма ( не отсутствуют ли необходимые функции системы); присутствие в схеме непредвиденных циклов; просмотреть все ветви схемы алгоритма при движении по предусмотренным в ней направлениям; проверить: узловые точки принятия решений и правильность их описания; правильность связей и переходов; ясность описания и точность представления алгоритмов блоков; полноту описания блоков и подблоков; правильность иерархической расстановки элементов схемы алгоритма; имеются ли вход и выход из схемы алгоритма; просмотреть все логические циклы и убедиться, что каждый из них имеет вход и выход; проверить: Правильность модификации факторов во всех блоках при многовариантном моделировании; правильность применяемого способа нумерации блоков; сравнить фактические значения выходных величин модели с предполагаемыми; проверить: правильность уравнений в блоках, включая размерности всех величин в уравнениях; использование выходных величин во всех уравнениях; правильность задания всех констант в уравнениях; правильность получения параметров и переменных; употребление всех математических и логических символов; правильность расчета производных в блоках; использование индексов; все скалярные и векторные величины; правильность задания специальных функций; работу всех датчиков случайных величин; правильность задания начальных значений всех параметров и переменных модели; оценить полноту таблиц параметров модели; проверить правильность реализации в блоках всех математических выражений. [17]
Прежде чем приступить к моделированию, исследователь должен провести анализ задания, чтобы определить требуемые задачи и действия и идентифицировать их по отношению к занятому персоналу. Для каждой подзадачи или каждого действия вносятся входные данные, основанные на номинальных характеристиках ( например, разных ФОР) и непосредственных измерениях ( например, времени выполнения задачи), включая все величины выбранных параметров ( ФОР) Затем компьютер моделирует выполнение каждой подзадачи, используя алгоритм модели и метод расчета Монте-Карло. Выходные данные модели включают вероятность успеха, время выполнения задачи, области перегрузки оператора, свободное время и уровень стресса. Изменяя величины вводимых параметров и многократно повторяя моделирование, можно получить представление о влиянии конкретного параметра или подзадачи на выполнение всей задачи. С помощью повторного моделирования исследователь может прогнозировать результаты изменений в конструкции до их реализации. [18]
Модели основаны на принципе компенсации ненасыщенных связей на растущей грани при присоединении частиц из ростовой среды и оответствуют известной модели Косселя. В рамках одной модели удается реализовать рост icex наблюдающихся форм каждого пространственного масштаба - от гранных сристаллических до разветвленных фрактальных и дендритных. Процесс роста исследуется на шличных уровнях - популяция кластеров, индивидуальный кластер, фронт роста - при охранении алгоритма модели. [19]
При построении схемы алгоритма модели используется модульный принцип, т.е. модель строится из стандартных блоков, имеющихся в распоряжении проектировщиков. Каждый из этих блоков выполняет свои функции. Блоки делятся на подблоки. На рис. 3.1 показан пример составления схемы алгоритма модели сложной системы. Обратим внимание на способ нумерации отдельных блоков на каждом уровне детализации схемы алгоритма модели. [20]
Далее приступают к программированию модели на ЭВМ. Специфика работ по программированию модели зависит от средств автоматизации моделирования, которые доступны исследователю. В соответствии с текстом модели происходит деление на блоки и подблоки. Логическая схема алгоритма модели трансформируется в схему программы. Эта трансформация зависит от выбранного языка моделирования и средств отладки системы, реализующей этот язык. При автономной отладке блоков и подблоков программной модели объем работ существенно больше, чем при отладке обычных программ, поскольку для каждого модуля необходимо создать и отладить еще и имитатор внешнего окружения, в котором должен функционировать программный модуль модели сложной системы. [21]
При построении схемы алгоритма модели используется модульный принцип, т.е. модель строится из стандартных блоков, имеющихся в распоряжении проектировщиков. Каждый из этих блоков выполняет свои функции. Блоки делятся на подблоки. На рис. 3.1 показан пример составления схемы алгоритма модели сложной системы. Обратим внимание на способ нумерации отдельных блоков на каждом уровне детализации схемы алгоритма модели. [22]
Описание имитационной модели осуществляется с помощью операторов, определяющих количественный состав и структуру всей модели. В МК PLISM используются описатели процессов, очередей, средств и трасс. При описании задаются такие характеристики процессов, как тип и приоритет. Описание очередей содержит информацию о дисциплинах обслуживания требований, структуре требований, размерности очереди. Указания о количестве устройств, флагов, сигналов и объеме памяти достаточно для идентификации средств. Описание трасс сводится к описанию их количества и размещению точек трасс в алгоритме модели. [23]