Моделирование и основные этапы моделирования. Реализация и изучение моделей в среде Mathcad

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 11 Мая 2013 в 14:48, курсовая работа

Описание

С моделями и моделированием мы сталкиваемся в нашей жизни каждый день. В детстве ребенка окружают игрушки – машинки, кук¬лы, кубики и т.д. - модели, повторяющие отдельные свойства реально существующих предметов. Играя, ребенок получает важные знания о них. В процессе мышления человек оперирует образами объектов ок¬ружающего мира, которые являются разновидностями моделей – ког¬нитивными (мысленными) моделями. В широком смысле произведе¬ния живописи, скульптуры и литературы можно также считать моде¬лями реальных объектов.
В ходе написания курсовой работы я пришла к выводу: осуществить моделирование в состоянии даже неопытный пользователь, обладающий начальными навыками работы в программе Mathcad.

Содержание

Введение 3
ГЛАВА 1. ОСНОВЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 5
1.1. Основные понятия моделирования 5
1.2. Основные виды моделей 6
1.3. Основные свойства моделей 7
1.4. Основные принципы моделирования 7
1.5. Технология моделирования 8
1.6. Основные методы решения задач моделирования 9
1.7. Контроль правильности модели 12
ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛЁТА КАМНЯ И БРОУНОВСКОГО ДВИЖЕНИЯ 14
2.1. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛЁТА КАМНЯ 14
2.2. МОДЕЛИРОВАНИЕ БРОУНОВСКОГО ДВИЖЕНИЯ 15
2.3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ ТОЧКИ КОЛЕСА 16
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 18
ЛИТЕРАТУРА 19

Работа состоит из  1 файл

курсовая.docx

— 484.61 Кб (Скачать документ)

Учреждение  образования 
«Белорусский государственный педагогический университет 
имени Максима Танка»

 

Математический  факультет

 

Кафедра прикладной математики и информатики

 

 

 

КУРСОВАЯ  РАБОТА

 

Моделирование и основные этапы моделирования. Реализация и изучение моделей в  среде Mathcad.

 

 

 

Студента_______ А. В. Долгополова

   Научный руководитель

_________ А. Х. Уазиз

 

Защищена  «___»_____2013г.

с отметкой «________»

__________/__________

__________/__________

 

 

Минск, 2013

 

Оглавление

Введение 3

ГЛАВА 1. ОСНОВЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 5

1.1. Основные понятия моделирования 5

1.2. Основные виды моделей 6

1.3. Основные свойства моделей 7

1.4. Основные принципы моделирования 7

1.5. Технология моделирования 8

1.6. Основные методы решения задач моделирования 9

1.7.  Контроль правильности модели 12

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛЁТА КАМНЯ И БРОУНОВСКОГО ДВИЖЕНИЯ 14

2.1. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛЁТА КАМНЯ 14

2.2. МОДЕЛИРОВАНИЕ БРОУНОВСКОГО ДВИЖЕНИЯ 15

2.3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ ТОЧКИ КОЛЕСА 16

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 18

ЛИТЕРАТУРА 19

 

Введение

С моделями и моделированием мы сталкиваемся в нашей жизни каждый день. В детстве ребенка окружают игрушки – машинки, куклы, кубики 
и т.д. - модели, повторяющие отдельные свойства реально существующих предметов. Играя, ребенок получает важные знания о них. В процессе мышления человек оперирует образами объектов окружающего мира, которые являются разновидностями моделей – когнитивными (мысленными) моделями.

Если Вам необходимо разработать новое изделие, обладающее определенными свойствами, или разобраться  в какой-то проблемной ситуации, допускающей  различные варианты разрешений, исследовать  работу сложной системы и дать рекомендации по ее эффективному управлению. Стоит сразу глубже вникнуть в  суть задачи, понять, что в ней  главное, а что второстепенное.

Вначале попробуйте выделить основные составляющие изучаемой ситуации и существенные связи между ними и изобразить все это, возможно, в  виде копии объекта или описании ситуации (явления). Если рассматриваемая  задача требует выбора наилучшего способа  управления ситуацией или системой, то необходимо определить, как можно  влиять на ее развитие и что подразумевается  под эффективным управлением. Когда  все эти этапы будут пройдены, то можно сказать, что Вы построили модель.

Существует несколько  определений модели:

Модель – это искусственно созданный образ, который описывает строение и основные свойства реального объекта, системы, ситуации или явления с целью их изучения. Термин «модель» происходит от латинского modulus – мера, образец.

Модель – это упрощенный аналог реального объекта (системы, явления,  ситуации), передающий его главные особенности и отбрасывающий второстепенные.

Упрощение при создании модели производится сознательно. Например, при изготовлении модели самолета учитываются  форма самолета и материал, из которого изготовлен его корпус, и не имеют  значения, например, внутреннее устройство и оформление салона.

Процесс построения моделей  называют моделированием.

Моделирование может осуществляться с двумя главными целями:

  1. для изучения механизма явлений (познавательная цель);
  2. для управления объектом, т. е. для выработки по модели оптимальных управляемых воздействий.

В обоих случаях модель создается для определения и  прогноза интересующих характеристик  или сигналов объекта.

Реальная польза от моделирования  может быть получена при выполнении двух главных условий:

  • модель должна быть адекватной оригиналу в том смысле, что должна с достаточной точностью отображать интересующие исследователя характеристики оригинала;
  • модель должна устранять проблемы, связанные с физическим измерением каких-то сигналов или характеристик оригинала.

Модели бывают физическими (предметными) и знаковыми (символьными). Примерами первых являются различные макеты, устройства, образцы, вторых –графики, схемы, программы.

Так, часто архитектор, для  того чтобы увидеть, как будет  выглядеть проектируемое здание среди уже построенных, создает его копию, которую и размещает на макет застраиваемой территории.

Среди знаковых выделяют математические модели, в которых объекты или ситуации описываются с помощью математических средств. Переход от задачи, условие которой задано словами, к математическим уравнениям или неравенствам – простейший пример математического моделирования. Решая задачу, Вы сначала определяете неизвестные величины, потом составляете уравнения и неравенства, которые связывают неизвестные величины с известными, а далее находите решения полученных уравнений и неравенств, подходящие по смыслу задачи. Первые два этапа решения задачи можно отнести к построению математической модели, последний - к исследованию модели.

Часто при рассмотрении самых различных вопросов рисуют схемы, в которых людей или  населенные пункты обозначают точками, а отношения между людьми или  дороги между населенными пунктами – линиями. Эти схемы также  являются моделями, ведь на них отмечено главное с точки зрения составителя.

При построении математических моделей необходимо выделить основные этапы: изучение реальной ситуации; формализация – переход от ситуации к модели; исследование модели на языке той теории, в рамках которой она построена; интерпретация полученных результатов –истолкование решения в терминах исходной ситуации.

Сегодня моделирование, являясь  важным методом изучения реальных явлений, широко используется в науке, технике  и экономике, а также в лингвистике, литературоведении, юриспруденции  и других гуманитарных дисциплинах.

 

 

 

ГЛАВА 1. ОСНОВЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

1.1. Основные понятия моделирования

Моделирование – замещение исследуемого объекта (оригинала) его условным образом, описанием или другим объектом (моделью) и познание свойств оригинала путем исследования свойств модели.

Моделирование — метод научного исследования явлений, процессов, объектов, устройств или систем (обобщенно – объектов исследований), основанный на построении и изучении моделей с целью получения новых знаний, совершенствования характеристик объектов исследований или управления ими.

Модель — материальный объект или образ (мысленный или условный: гипотеза, идея, абстракция, изображение, описание, схема, формула, чертеж, план, карта, блок-схема алгоритма, ноты и т.п.), которые упрощенно отображают самые существенные свойства объекта исследования.

Любая модель всегда проще  реального объекта и отображает лишь часть его самых существенных черт, основных элементов и связей. По этой причине для одного объекта  исследования существует множество  различных моделей. Вид модели зависит  от выбранной цели моделирования.

В основе термина «модель» лежит латинское слово modulus — мера, образец. Модель – это заместитель реального объекта исследования. Модель всегда проще исследуемого объекта. При изучении сложных явлений, процессов, объектов не удается учесть полную совокупность всех элементов и связей, определяющих их свойства.

Но все элементы и  связи в создаваемой модели и  не следует учитывать. Нужно лишь выделить наиболее характерные, доминирующие составляющие, которые в подавляющей  степени определяют основные свойства объекта исследования. В результате объект исследования заменяется некоторым  упрощенным подобием, но обладающим характерными, главными свойствами, аналогичными свойствам  объекта исследования. Появившийся  вследствие проведенной подмены  новый объект (или абстракция) принято  называть моделью объекта исследования.

Приведем несколько примеров моделей.

Карта — это графическая  модель местности или звездного  неба. В карте соблюдается принцип  подобия: сохраняется форма контуров материков, водоемов, лесных массивов, рек, созвездий, относительное расположение объектов, относительное расстояния между объектами, угловое расстояние между звездами, соотношение между  их светимостью и т. д.

Манекен — модель человека, которая отражает его внешние  черты. Манекен подобен человеку, сохраняет его пропорции, цвет кожи и волос. Существуют макеты автомобилей, пароходов, военной техники, железных дорог, архитектурных сооружений и  т. п.

Потребность в создании и использовании моделей связана  с тем, что исследовать многие реальные явления и объекты сложно или дорого, а порой вовсе невозможно. Например, безумно экспериментально изучать, к чему приведет мировая  термоядерная война. Опасны эксперименты с реальными реакторами на атомных  электростанциях. Неразумны опыты  с радиоаппаратурой при предельных  значениях напряжения питания и  окружающей температуры.

1.2. Основные виды моделей

В зависимости от способа реализации все модели можно разделить на два класса.

Физические модели предполагают, как правило, реальное воплощение тех физических свойств оригинала, которые интересуют исследователя.

 Физические  модели упрощены и меньше и  называются макетами. Физическое моделирование иначе называется макетирование.

Математические  модели представляют собой формализованные описания объекта или системы с помощью некоторого абстрактного языка, например, в виде совокупности математических соотношений или схемы алгоритма.

 Различают  различные виды математического моделирования: вербальные (словесные), графические, табличные, аналитические и алгоритмические.

Иногда математическая модель описывается уравнениями, которые вытекают из рассмотрения физической сущности моделируемого явления или системы. Однако чаще описание моделируемых объектов и систем носит чисто формальный характер и базируется на том, что многие явления порой самой различной природы описываются уравнениями (алгебраическими, дифференциальными и иными) одного и того же вида. В этом случае говорят о формальных моделях.

Кроме того, явления, системы  и их модели могут быть нестационарными и стационарными. Нестацинарные модели характеризуются зависимостью их параметров от времени. У стационарных моделей такой зависимости нет. Естественно, что моделирование нестационарных явлений гораздо сложнее, чем стационарных.

 1.3. Основные свойства моделей

Модели обладают рядом  свойств, от которых зависит успех  их применения.

Адекватность – это степень соответствия модели исследуемому реальному объекту. Она никогда не может быть полной. На практике модель считают адекватной, если она с удовлетворительной точностью позволяет достичь целей исследования.

Простота (сложность) – также является одной из характеристик модели. Чем большее количество свойств объекта описывает модель, тем более сложной она оказывается. Не всегда чем сложнее модель, тем выше ее адекватность. Надо стремиться найти наиболее простую модель, позволяющую достичь требуемые результаты изучения.

Потенциальность (предсказательность) – способность модели дать новые знания об исследуемом объекте, спрогнозировать его поведение или свойства.

1.4. Основные принципы моделирования

Моделирование базируется на нескольких основополагающих принципах. Принцип информационной достаточности

При полном отсутствии информации об исследуемом объекте построение его модели невозможно. С другой стороны, при наличии полной информации об объекте построение его модели не имеет смысла. Существует некоторый  уровень априорной информации об объекте, при достижении которой может быть построена его адекватная модель.

Принцип осуществимости

Создаваемая модель должна обеспечивать достижение поставленной цели исследования с вероятностью, существенно отличающейся от нуля.

Принцип множественности моделей

Данный принцип является ключевым. Речь идет о том, что создаваемая модель должна отражать в первую очередь те свойства реальной системы, которые интересуют исследователя. Соответственно при использовании любой конкретной модели, познаются лишь некоторые стороны реальности. Для более полного ее исследования необходим ряд моделей, позволяющий с разных сторон и с разной степенью детализации рассмотреть исследуемый объект.

Принцип агрегирования

В большинстве случаев  сложную систему можно представить состоящей из агрегатов (подсистем), для адекватного математического описания которых оказываются пригодными некоторые стандартные математические схемы.

 

Принцип параметризации

Этот принцип означает, что модель строится в виде известной  системы, параметры которой неизвестны.

1.5. Технология моделирования

Степень реализации перечисленных  принципов каждой конкретной модели может быть различной. Это зависит не только от желания исследователя, но и от соблюдения им технологий моделирования. А любая технология подразумевает определенную последовательность действий.

Информация о работе Моделирование и основные этапы моделирования. Реализация и изучение моделей в среде Mathcad