Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Требования, предъявляемые к моделям. Математическое моделирование. Классификация математических моделейСтр 1 из 11Следующая ⇒ Понятие модели. Понятие моделирования. Типы моделирования. Требования, предъявляемые к моделям. Математическое моделирование. Классификация математических моделей. Модель – это материальный или же мысленно представляемый объект, который в процессе познания замещает объект – оригинал, при этом сохраняет некоторые важные для данного исследования типичные его черты. Модель всегда создается для конкретного исследования. Моделирование – это представление различных характеристик физ. или абстрактного объекта – оригинала с помощью другого объекта – модели, а так же выявление свойств объектов-оригиналов путем построения и исследования модели. Типы моделирования: 1. Материальное – воспроизводит динамические, геометрические и функциональные характеристики объекта: А) натуральное – производится над реальным объектом с последующей обработкой результатов экспериментов (научный эксперимент, комплексные испытания, производственный эксперимент) Б) физическое – оригинал и модель имеют одинаковую физ.природу, модель – уменьшенная или увеличенная копия оригинала, может протекать в реальном времени, в модельном времени и без учета времени. В) аналоговое – основано на аналогии, объект и модель имеют разную физ.природу, но подчиняются одинаковым законам и мат.ур-ям и описываются ими. 2. Идеальное – основано на мысленных сходствах модели и оригинала, носит теоретический х-р. А) интуитивная модель – не подлежит формализации, используется в тех областях, где процесс познания нах-ся на довольно низкой стадии. Б) знаковое – подлежит формализации, использует формулы, чертежи, схемы, графики и тд. К нему относится мат.мод-е (устанавливается соответствие данному реальному объекту некоторого мат.объекта, который мб описан на языке мат.логики, различных мат.методов и носит теор.х-р) Мат.модель – совокупность мат.объектов (числа, вектора, множества, формулы) или отношения между ними, к-е адекватно отображает свойства исследуемого объекта. Классификация: 1) По области применения – технические, экономические, биологические и др. 2) В зависимости от класса решаемых задач – дескрипторные, оптимизационные, имитационные, информационные и тд. 3) По хар-ру отображаемых св-в: 3.1 Структурные: А) топологические – отображаю только состав и взаимодействие между эл-ми, описываются таблицами, списками, графиками 3.2 Функциональные – отображают физ.и инф.процессы, для их описания исп-ся ур-я, системы ур-ний, к-е связывают между собой параметры объекта: Y=F(X,Q),где Y – выходные парам., X – внутренние парам., Q-внешнее воздействие. А) статистические (изучают установившиеся состояния объектов в опред.момент времени) и динамические (изучают переходные пр-сы в системах либо поведение системы во времени) Б) стахостические (отображают случайные пр-сы в объекте или же случайные воздействия на объект) и детерминированные (без случайных воздействий) В) дискретные (описывают процессы, к-е происходят в некоторые замкнутые моменты времени) и непрерывные (пр-сы с непрерывным протеканием времени), дискретно-непрерывные. Г) аналитические (необх.построение зависимости виде формул, к-я связывает параметры и элементы изучаемого объекта) и алгоритмические (связь между элементами и параметрами объекта выражается виде алгоритмов) 4. В зависимости от места, занимаемого в иерархии описаний – микромодели (пространство и время непрерывны), макромодели (непрерывно либо пр-во, либо время) и метамодели (агрегативный подход). Требования к моделям: 1. Универсальность 2. Точность 3. Адекватность – модель должна отображать необходимые свойства объектов в некотором заданном диапазоне и должна соответствовать изучаемым системам и технолгич.задачам. 4. Удобство работы 5. Экономичность 6. Должна поддерживаться достаточная скорость работы 7. Наглядность результата Физическое моделирование. Понятие подобия. Критерии подобия. Первая теорема подобия. Зависимые и независимые единицы измерения. Нахождение числа критериев подобия. Вторая теорема подобия. Третья теорема подобия. Пусть имеется некоторый оригинал, описываемый как некая ф-ция от некоторого набора параметров , и модель, описываемая как . Если для всех параметров xi выполняются соотношения, , то говорят, что объект и модель подобны. Это означает, что, исследуя свойства модели, можно перенести полученные результаты на объект, пересчитав все параметры с помощью масштабов mi. Проблема заключается в том, что не все mi могут принимать независимые значения, поскольку среди параметров X есть взаимосвязанные, например, физическими законами. Простейший случай I=U/R, тогда mi=mU/mR. Поэтому из трех величин произвольно могут быть выбраны только две. Правило выбора масштабных соотношений определяет теория подобия, в основе которой лежат три теоремы. Тогда под подобием понимают такое взаимооднозначное соответствие между параметрами модели и объекта, при котором правила перехода (критерии подобия) от X i м к X i0 известны. Первая теорема подобия (теорема Ньютона-Бертрана): подобные явления имеют определенные сочетания параметров, называемые критериями подобия (π), численно одинаковые. Проиллюстрируем примеры следующими примерами: пусть имеем механические поступательные системы, подчиняющиеся второму закону Ньютона: Согласно второму закону Ньютона они описываются уравнениями вида:
M1=mM·M2; x1=mx·x2; t1=mt·t2 – тогда уравнения примут следующий вид: Произвольно введем масштабные коэффициенты:
Подставляя полученные соотношения в уравнение (3), имеем: Сравнивая (4) и (5), приходим к фундаментальному соотношению для механических поступательных систем: Переходя от масштаба к соответствующим физическим величинам, получаем формулировку критерия подобия Ньютона: . Оно справедливо для всех подобных механических поступательных систем. Следствие: количество критериев подобия всегда на единицу меньше числа членов уравнения, описывающего исследуемый процесс. Критерий Ньютона является динамическим, поскольку в него входит время. Кроме динамических существует статистические критерии, например: для электрических цепей, подчиняющихся закону Ома, имеем:. Вторая теорема подобия: всякое полное уравнение физического процесса, записанное в определенной системе единиц измерения, может быть представлено функциональной зависимостью критериев подобия. Полным уравнением будем называть уравнение, в которое входят все интересующие нас в данном случае физические величины. Системой единиц измерения называется совокупность определенным образом установленных единиц измерения, физических величин, которая включает основные (первичные), производные (вторичные) и дополнительные единицы измерения. Основные единицы измерения выбираются произвольно! ГОСТ 8.417-81 называется «Единицы физических величин», определяет систему СИ, в которой введено семь основных единиц: - длина, L. м; масса, M, кг; время, T, с; сила электрического тока, I, А; термодинамическая температура, Θ, К; количество вещества, N, моль; сила света, J, кд. Дополнительными единицами являются радиан и стерадиан. Производные единицы измерения выражаются через основные с помощью формул размерности, которые отражают те или иные физические законы, например: из второго закона Ньютона следует формула размерности вида f=ma; [f]=[M]1[L]1[T]-2=кг·м·с-2=Н. Аналогично устанавливаются единицы измерения для электрических величин: - потенциал, разность потенциалов, напряжение, Вольт [B]=[L]2[M]1[T]-3[I]-1; - емкость, Фарада [Ф]=[L]-2[M]-1[T]4[I]2; - сопротивление, Ом [Ом]=[L]2[M]1[T]-3[I]-2; - индуктивность, Генри [Гн]=[L]2[M]1[T]-2[I]-2. Группой независимых параметров объекта (процесса) называется такая группа, в которой размерность ни одного параметра не может быть получена из размерностей других параметров. Например, параметры m (масса), x (перемещение), υ (скорость) образуют группу независимых параметров, а группа m, f, a является группой зависимых параметров →f-ma=0. Тогда некий объект (процесс) можно описать функциональной зависимостью бита O=f(x1,x2,…,xk,xk+1,…,xm), где x1,…,xk – независимые параметры, а xk+1,…,xm – зависимые. Тогда количество критериев подобия будет равно m-k, т.е. будем иметь π1,π2,…, πm-k, а k=rankA, A – матрица, образованная в формулу размерности для параметров x1,xm. Рангом матрицы называется наибольший порядок определителя отличного от нуля. В результате , где αi – целочисленная степень. Критерии определяются следующим образом: разделим параметр на группы независимых и зависимых. Независимыми являются i,R,T; зависимыми являются L,U. Тогда в конечном итоге имеем: . Причем , В результате формальная запись теоремы принимает вид: O=f(1,1,1,π1,π2). Итог: таким образом, первая теорема вводит само понятие критерия подобия как безмерной величины, связывающих физические параметры объекта или процесса. Вторая теорема дает формальную процедуру для определения количества и конкретного вида критериев подобия, используя понятие формулы размерности. Третья теорема подобия (теорема Кирпичева-Гухмана): необходимым и достаточным условиями для создания подобия являются: а) пропорциональность сходственных параметров, входящих в условия однозначности; б) равенство критериев подобия сопоставляемых явлений (процессов). Для примера рассмотрим электрическую схему из последовательно соединенных источника э.д.с. U, ключа Кл, емкости С, индуктивности L и сопротивления R (рис. 2.4).
|